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《哈尔滨工业大学》 2010年
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基于信息融合的国有商业银行信用风险评估研究

郭英见  
【摘要】: 国有商业银行的稳健经营对国家经济的正常发展有着极为重要的影响。当前,国有商业银行面临着信用风险、操作风险、市场风险、道德风险等多种风险因素,而信用风险是我国金融风险最主要、最集中的一种表现形式。信用风险评估作为风险管理的核心环节和重要内容,对商业银行的稳健运营起着至关重要的特殊作用,因此,积极探索商业银行的信用风险管理尤其是信用风险的评估就具有了重要的现实意义。 巴塞尔新资本协议的颁布和实施,尤其是内部评级法的积极引入,为全球银行业的风险管理提供一个全面的指导原则,对国有商业银行的风险管理产生深远的影响。本文深入地分析了巴塞尔新资本协议的主要创新内容,并着重研究了新资本协议对信用风险管理的影响;在全面分析总结新资本协议框架及其对信用风险要求的基础上,提出了信用风险评估的目的、基本原则和目标,比较系统地分析和总结了信用风险内部评级法的关键要素,提出了信用风险评估十级分类方法;重点分析了信息融合的基本原理,介绍了信息融合的常用理论和方法,把信息融合全过程的理论和方法引入到信用风险评估中,为信用风险评估的研究和模型的建立提供了理论基础。 依据信用风险的内涵和信用风险评估的目的,提出了建立信用风险评估指标体系的基本原则,指出评估指标体系是信用风险评估的基础。在此基础上,科学地分析了贷款企业的财务因素指标,对非财务指标的主要因素及其对信用风险评估的影响进行了分析和阐述;在构建信用风险评估指标体系的基础上,通过对样本数据的相关处理,提取了财务指标和非财务指标的特征要素,确定了信用风险评估的关键指标,以此作为信用风险评估模型的输入因子;对非财务指标进行了全面的相关性分析,通过实证数据分析证明了非财务指标对财务指标和信用风险评估具有明显的正向影响作用,表明了在信用风险评估过程中融合非财务指标的必要性。信用风险评估指标体系的建立为信用风险的科学评估提供了理论基础。 在分析了模糊神经网络和支持向量机理论方法的基础上,提出了支持向量机模糊神经网络的设计方法和实现步骤,指出支持向量机模糊神经网络方法能够兼顾训练误差和模型复杂性,使得支持向量机能具有更好的泛化能力,在模糊神经网络的设计过程中引入了支持向量机可以参与模糊神经网络的参数学习;在深入分析支持向量机集成和信息融合理论的基础上,提出了基于信息融合证据理论的支持向量机集成方法,利用多支持向量分类器集成的数据作为模型的输出结果,利用D-S证据理论做出最终的决策判断,指出信息融合证据理论能够提高支持向量机集成的准确性。 在建立信用风险评估模型的基础上,利用样本数据对支持向量机模糊神经网络和信息融合支持向量机集成等七种评估模型进行了实证分析,指出基于信息融合的支持向量机集成模型具有较好的预测精度;利用接受方操作特征ROC曲线方法对基于信息融合支持向量机集成的Boosting+D-S模型进行了验证,结果表明该模型具有较高的可靠性和很好的评估能力;按照新巴塞尔协议高级内评法的标准和要求,提出了信用风险评估的流程,并对评估过程中的一些调整思想进行了阐述。
【学位授予单位】:哈尔滨工业大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:F224;F832.2

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