基于BP神经网络的商业银行信用风险度量模型研究.pdf

本文探讨了基于BP神经网络的商业银行信用风险度量模型，旨在改善信用风险评估的精确性和实用性。BP神经网络，即误差反向传播神经网络，是一种广泛应用的深度学习模型，尤其适用于处理非线性问题，如信用风险评估。该模型通过调整网络内部的权重和阈值，能够模拟和学习复杂的数据模式。 在研究中，作者曾嵘欣利用贵州省地方法人银行500户企业的财务数据，改进了BP神经网络模型，构建了一个信用风险度量模型。通过对49家样本企业的预测，结果显示该模型在信用风险提示和预警方面具有显著的实战价值，有助于商业银行提升信用风险防控能力，同时也便于中央银行实施差异化的货币政策和提高宏观审慎管理效率。 信用风险度量是银行风险管理的关键，传统的方法包括主观分析和财务比率分析，但这些方法往往受限于严格的假设条件。相比之下，神经网络模型，尤其是BP神经网络，由于其强大的预测能力，能更准确地识别信用风险。文章引用了Back(2006)的研究，证明了BP神经网络在破产企业风险预测中的高准确性。 国内对商业银行信用风险评估的研究相对较新，目前大多依赖专家判断法来确定评估指标权重，这种方法主观性较强。而神经网络方法的应用研究则主要集中在如何避免模型的局限性，如局部极小值问题，通过构建组合模型或优化训练策略来提升模型性能。 本文的创新之处在于，它不专注于组合模型的研究，而是直接针对BP神经网络模型自身参数的调整和改进，以增强模型的可操作性和实用性。这一做法使得改进后的模型更加贴近实际应用，降低了模型推广的难度。 基于BP神经网络的信用风险度量模型提供了一种有效评估商业银行信用风险的新工具，有助于银行更好地理解和控制风险，促进金融业的稳健发展。未来的研究可能进一步探索如何整合更多的数据源和特征，优化神经网络结构，以及开发更高效的训练算法，以提升模型的预测精度和泛化能力。