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《西南财经大学》 2007年
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基于BP神经网络的信用卡消费行为风险评估

韦力元  
【摘要】: 以风险为基本特征的现代市场经济是一种高度货币化、信用化的资源配置模式,金融体系在整个经济运行中居于核心地位,经济运行中的风险最终会通过各种途径集中反映和表现在金融体系最基本的风险类型—信用风险上。在市场经济条件下,信用风险的大小已从根本上决定了金融体系的稳定与否以及经济能否健康、持续的发展。这种决定作用在经济转型国家和发展中国家表现得尤为突出,东欧经济、金融体系的崩溃和东南亚金融危机都是极好的明证。 随着我国经济体制改革的深化,尤其是在东南亚金融危机之后,我国把对信用风险的控制看作为金融业急需解决的头等大事,对信用风险的研究已成为理论界研究的热点。如何有效规避金融风险,是当前商业银行发展过程中亟待解决的问题,也是我国信用管理体系所面临的一个严肃而紧迫的课题。在我国正式加入WTO后,我国金融机构将逐步与所有外资金融机构同台竞技。与此同时,银行的管理重点逐渐从传统的资产负债管理过渡为以风险计量和风险优化为核心的全面风险管理。瑞士信贷第一波士顿前总裁维特曾说“我们从不承担未经计算的风险”。这句话道出了风险计量在风险管理中的地位和作用。在银行风险中,信用风险一直处于首当其冲的地位,经过研究发现,信用风险在我国商业银行风险中处于非常重要的地位,是我们需要首先关注的风险。因此目前强调提高商业银行风险管理水平尤其具有突出的现实意义。 当前我国商业银行面临的信用风险问题,既影响着我国商业银行的稳健经营,也是造成系统性金融风险的内在隐患。信用风险对金融市场危害最大,它是指在金融交易中交易对手或债务发行人违约或由于信用品质潜在变化而导致损失的可能性。信用风险直接影响着现代经济生活中的各种活动,影响到国家的宏观决策和经济发展,甚至影响到全球经济的稳定发展。因此,建立一个准确、高效的预测模型,准确地分析与把握商业银行经营风险并有效防范信用风险对于提高信贷风险监控的效率,对于保证我国金融体系稳健、高效运行,实现经济的可持续发展,意义重大。 作为现代科技的产物,银行卡这一产品,已经成为国外银行中间业务收入的重要组成部分。在银行传统业务获利空间不断压缩的情况下,中间业务被看作是许多国外银行开拓的新的利润增长点。信用卡作为新兴的支付工具和信用手段,是银行业务与现代科技相结合的产物,并且以其具有支付结算、消费信贷和使用方便可靠等特点,广受消费者欢迎,信用卡的市场规模也在迅速扩大。与此同时,信用卡风险发生的频率越来越高,造成的损失也越来越大。随着信用卡业务在我国的进一步开展,以及国内外银行竞争的加剧,如何充分有效地借鉴国外先进经验和技术,建立适合我国实际的风险控制技术,以保障商业银行信用卡业务健康稳定的发展,成为金融界人士关注的焦点。我国的银行卡业务经过多年发展,已经初具规模。然而,由于信用体系的缺失,制约了银行卡产品功能的进一步完善,阻碍了银行卡业务的发展,经营风险日趋增大。信用己经成为制约银行业务发展的主要障碍。 信用风险是信用卡的主要风险。信用卡既是一种支付工具的又是信贷工具,利息收入是信用卡的主要盈利来源,坏账损失是信用卡的主要支出来源。信用卡的本质是信贷业务。通过剖析信用卡业务风险成因,建立完善的风险控制机制,并挖掘出高效的风险控制技术,对于化解我国商业银行信用卡业务风险具有十分重要的现实意义。 笔者针对目前广泛使用的信用评估模型与方法存在的缺点和不足,结合信用评估本身所具有的特点,阐明了目前使用的模型或方法不足以反映出影响信用诸多因素之间的非线性关系。通过对人工智能中的神经网络技术进行深刻剖析,发现神经网络技术是一种自然的非线性建模过程,能从大量复杂数据中发现规律,这一特点恰好适用于信用评估领域,具有一定的可行性。在此基础上,本文通过设立指标体系、获取各项指标数据,对建立的BP网络信用评估模型进行了模拟实验。在信用评估部分中,对所有的离散数据进行归一化处理,然后利用专业的神经网络计算软件采用BP算法进行实证分析。实验结果表明,网络的实际输出十分接近于期望输出,该模型的准确率高、实用性强,为个人信用评价提供了操作性强的量化手段,具有一定的应用价值和实践意义。 论文主要介绍了以下内容: 首先是绪论部分,主要介绍论题的选题背景、研究意义以及论文的研究思路和框架。其次为信用评价理论综述,详细介绍了信用风险、信用评价方法发展概况、信用风险评估模型比较研究。接着介绍了信用风险分析在信用卡领域的应用。从信用卡发展现状、信用卡风险管理、模拟银行现有信用模型分析三个方面详细介绍了信用风险分析在信用卡领域的应用。然后介绍基于神经网络的个人信用评估模型,探讨了前馈神经网络的网络结构、学习方法、数学函数,算法流程,讨论了神经网络在个人信用评估中应用的可行性。作者在深入研究国内外个人信用评估方法的基础上,结合我国个人信用评估的实际情况,提出适用于本课题的信用评估的指标体系,并在此基础上详细阐述了基于神经网络的具体信用评估模型,整个建模过程为该文的浓墨重彩之处。最后作者展望了神经网络的个人信用评估模型在我国的适用前景以及文章的不足之处。 从目前来看,我国金融界和理论界对个人信用风险管理的研究是基于传统的分析模型,不能完全满足信用风险决策的需要。本文拟提出基于神经网络的信用卡持有者消费行为风险评价体系的初步建设思路,并将说明该模型的思想及其软件实现的大致过程。本着这一目的,论文的研究思路是,先澄清与本课题有关的信用风险等概念及其相关理论,其次对国内外成功的个人信用评估模型进行了分析和归纳,然后对我国银行卡业务的现状进行详细介绍;最后在深入研究神经网络的基础上结合实际情况提出基于BP网络的个人信用评估模型。结果可被金融机构、资信评估机构等相关部门用于个人的信用评估。作者最具贡献之处就是将BP神经网络应用于信用卡消费行为风险分析,在模型建立过程中做出了有益的探索和尝试,为下一步工作提供了思路和参考。 论文力求联系实际,从全局入手,对我国信用风险评价的现状进行较为系统、全面的分析。虽然重点落在BP神经网络的分析过程上,但是由于力求全面分析问题,对其它信用评价方法也进行了探讨,因此在分析的深度上可能还存在一定的欠缺。研究方法上,本文采用了定性分析和定量分析相结合的方法。在对现有的信用风险管理方法进行分析之后,在总结这些方法的基本理论实质的基础之上,针对信用卡风险识别和控制提出自己的见解。另外,本文还采用了从一般到特殊的方法,规范分析中结合实证分析。在将国内外对于信用风险识别与控制的方法进行综述与评价的基础上,对它们的不足之处进行阐述,并尝试将这些方法应用于中国银行业信用卡风险的识别与控制。 由于自己的学识水平、知识结构以及自身能力的限制,论文中一定还有不少不成熟、不完善的地方,敬请各位老师同学不吝批评指正。
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