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基于BP神经网络的银行绿色信贷风险评价研究

王菊  
【摘要】:现今,空气质量的下降使得人们越来越重视环境问题。为了解决眼前的污染和防止环境的进一步恶化,不同领域的人们都在积极地探索解决方案。宏观层面上,政府相关部门出台了许多企业监管条例和市民绿色出行、消费的倡导意见。但是,针对环境问题最快最有效的解决方法仍然来自于市场经济的内驱力。资金作为企业运转的“血液”,是企业生存的关键。而金融市场的发展为实体经济的发展提供了资金流,同时也对市场资源起着重新分配的作用。因此,为了解决环境问题,重新调整产业结构和进行产业升级,绿色金融作为一种新兴的金融工具发挥了巨大的作用。绿色金融是一个广泛的概念,它涵盖了金融市场的方方面面。而起步最早,发展最为成熟的绿色金融产品要属绿色信贷。以国家信誉为依靠的银行作为绿色信贷的发行方,使得绿色信贷成为了企业热衷的融资渠道。但是政策的不确定性以及银企间的信息不对称却给银行绿色信贷带来了风险。有效地预防和控制风险成为降低绿色信贷损失的关键。信息不对称风险作为一种非系统性风险可以通过有效的技术手段和监督检查机制消除。因此,这就需要不断完善绿色信贷评价体系,加强绿色信贷风险监控与管理。本文从防范绿色信贷信息不对称风险的角度出发,在对绿色信贷相关理论及我国绿色信贷发展现状进行研究分析的基础上,建立了深度学习的BP神经网络模型,并对两大类型企业的信贷风险进行评估和预测,为有效降低绿色信贷风险提供了理论依据和技术支持。主要研究内容和结论如下:(1)从社会可持续发展理论和金融风险管理理论入手对绿色信贷的发展背景进行了理论阐述,为后文的绿色信贷风险评价研究做了理论铺垫;(2)对绿色信贷的起源、特征和发展现状进行分析的同时还对绿色信贷的风险种类、传播机制以及绿色信贷风险评价和风险评级的相关理论做了详细阐述;(3)参阅前人的研究,同时考虑环境风险指标的可得性,选取了19个影响指标,使用因子分析法和标准差法则,构建了风险等级指标;(4)构建了深度学习的BP神经网络模型进行实证研究,结果显示该方法对绿色信贷风险水平评价的准确性较高,且其预测结果要优于一层隐含层的BP神经网络模型和简单线性回归模型;(5)对我国绿色信贷的风险防范和管理提出了对策建议,并对绿色信贷风险评价体系的进一步发展和完善作了展望。


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