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摘 要：本文以商业银行表内业务和表外业务为切入点,利用贵州省地方法人银行的500户信贷企业财务数据,改进BP神经网络模型,模拟构建信用风险度量模型,取得了较好的效果.用信用风险度量模型对49家样本企业进行预测,结果发现,该模型对信用风险的提示和预警具有较强的现实指导意义,有利于商业银行提高防控信用风险的能力,也有利于银行量化差别化货币政策、提高宏观审慎管理效率.
关键词：信用风险度量；BP神经网络；预测
中图分类号：F830.33 文献标识码：A 文章编号：1674-2265（2018）06-0068-06
DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2018.06.010
一、引言
有效防控信用风险是商业银行金融风险管理中最为关键也最具挑战性的领域,而对商业银行信用风险进行精确的评估是其中的核心问题.西方国家信用风险评估理论先后经历了传统的主观分析、财务比率分析及人工智能的应用阶段.20世纪90 年代以来,人工智能和IT技术的快速发展为信用风险度量提供了新的思路与方法.专家系统、神经网络、决策支持系统、遗传算法等被引入信用风险评估中,有效克服了傳统统计分析方法对数据严格要求的假设.其中,神经网络模型（Artificial Nerual Network,ANN）具有更准确的预测能力.如Back（2006）用遗传算法对输入指标进行筛选,并将其与ANN相结合,对破产企业在破产前三年的数据进行分析,结果表明 ANN网络模型的判别准确率较高.
随着我国金融业的快速发展,越来越多的学者和实业界人士开始关注商业银行贷款企业信用风险评估的研究.其中,王春峰（1999）、杨保安（2001）等学者采用人工神经网络并对其应用于信用风险分析的可行性进行了论述,着重对构建商业银行信用风险分析的人工神经网络模型进行了深入细致的研究.吴冲和吴德胜（2009）等研究了神经网络在信用风险评估领域的应用,分别基于自适应神经网络、Elman 回归神经网络研究信用风险评估问题,并将遗传算法繁衍样本策略与神经网络相结合,提出运用遗传算法辅助网络训练策略,构建了相应的神经网络信用风险评估模型,在一定程度上克服了传统网络模型易出现局部极小值的不足.
从国内的研究现状来看,商业银行信用风险评估的研究尚处于起步阶段,商业银行信用风险评估指标的权重仍大多采用专家判断法来确定,具有较大的主观随意性,使信用风险的评价结果难以反映企业的真实状况.而对于神经网络方法在商业银行信用风险评估中的应用研究,多从规避神经网络模型缺陷的角度出发,进行组合模型的研究,这往往需要使用者本身具备比较深厚的模型理论功底,在一定程度上增加了模型推广应用的难度.
鉴于此,本文从实用性角度出发,剖析商业银行信用风险评估的影响因素,在此基础上,构建相对全面、合理的评估指标体系.在众多的神经网络模型中,误差反向传播（BP）神经网络是目前最为成熟的神经网络模型,为了更好地实现其推广应用价值,本文区别于其他关于组合模型的应用研究,而主要基于模型自身相关参数的调整和改进来规避其固有的应用缺陷,这将使得改进后的模型更具有应用上的可操作性.
二、人工神经网络基本理论
(一)组成方式及工作原理
人工神经网络是由大量简单的处理单元广泛连接组成的复杂网络,每个神经元可以看作是神经网络的基本运算单元.神经元之间是非线性映射,通过调整权重和阈值来“学习”或发现变量之间的关系,整个神经网络的信息处理也都是通过这些神经元之间的相互作用而实现.
人工神经网络的运算过程具有学习和工作两个阶段.在学习阶段,将要教给神经网络的信息作为输入、预期目标作为输出来训练网络,使网络参数（包括权值、阈值等）调整到最佳.在工作阶段,对于已经训练好的神经网络,网络参数不变,将一组新的样本作为输入变量输入到网络中,通过运用神经网络已获得的运算规则进行处理,得到相应的输出结果.同时,人工神经网络在学习过程中具有自学习与自适应能力,能够朝着误差减少的方向,逐步改变各层次神经元的权重值,以适应周围环境的要求.通常情况下,神经网络具有两种不同的学习训练方式：一种是有导师的学习算法,主要利用给定的样本标准来调整各神经元的权值系数,以达到对样本数据进行分类或模仿的目的；另一种是无导师的学习算法,只规定学习方式或学习规则,具体的学习内容随输入信号不同而不同,系统能自动发现并学习和储存环境特征及规律,可以自动地调整连接权值,以便对输入样本分组聚集,这种学习方法更接近于人脑的功能.
(二)BP人工神经网络模型
BP神经网络（ Back Propagation）是一种采用误差反向传播的学习算法,是由一个输入层、一个或多个隐含层及一个输出层组成的阶层型神经网络.每层由一定数量的神经元构成,相邻层之间的神经元如同人的神经细胞一样是互相连接的,而每层的神经元之间无连接.输入信号先由输入层向前传播到隐结点,经过变换函数的处理之后,把隐结点的输出信息传播到输出结点,再给出输出结果.研究发现,网络的拟合精度与网络层数和每层节点数正相关.增加网络层数虽然可提高拟合精度,但会使网络复杂化,同时增加训练时间.依据Kolmogorov理论,在一定条件下,对于任意给定的ε>0,存在一个三层神经网络结构,它能以ε均方差的精度逼近任意连续函数或精确数据分类,可解决现实中大部分非线性的数据处理问题,应用也最为普遍.
BP 神经网络的算法学习步骤如下：一是从总体样本中选取一部分作为训练样本,将其信息输入到网络中；二是样本信息经网络隐含层的处理后由输出层输出；三是计算网络的实际输出和期望输出的误差值；四是从输出层开始反向计算到第一个隐含层,按照误差减少的原则调整整个网络的权值；五是重复以上步骤,直到网络的总误差达到目标误差值为止.
结论：关于本文可作为信用风险方面的大学硕士与本科毕业论文信用风险论文开题报告范文和职称论文论文写作参考文献下载。
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