基于BP算法的神经网络信用风险度量实证研究

理论与实际相结合,应用神经网络技术,构建了一个基于BP神经网络技术的信用风险评价模型,对我国传统的信用风险分析方法进行改进,克服了以往我国信用风险度量中存在主观随意性的特点,为我国信用风险度量模型的建设拓宽了思路,丰富了我国信用风险体系建设中的度量方法.     

基于BP神经网络组和DS证据理论的信用风险评估算法

结合BP神经网络和DS证据理论,将其有效地结合应用于商业银行的信用评估中。该方法通过对信用风险的输入数据特征进行分类,建立BP网络组,对网络组的输出,建立对于各类信用度的基本概率分配函数,最后利用DS证据理论融合,从而实现信用风险的最终决策。通过实际案例,验证了算法的可行性和有效性。     

基于神经网络的商业银行信用风险研究

针对商业银行信用风险的性质和借款人财务指标的非线性、高度相关性、不成正态分布等,利用人工神经网络能模拟人的部分形象思维能力能较好地处理非线性问题,信息的并行分布式处理与存储,可以多输入、多输出,能进行学习以适应环境的变化等特点,构建商业银行信用风险神经网络模型。该神经网络模型由输入层、隐层和输出层三部分组成,输出结果表明,利用三层隐节点的神经网络模型能达到理想的输出结果,比传统的信用风险管理方法有较高的预测精度。     

基于BP-KMV模型的商业银行信用风险评价研究

建立BP神经网络和KMV模型相结合的BP-KMV信用风险评价模型,并选择上市的49家样本公司的财务数据和股价水平对BP-KMV模型进行实证分析,将结果与商业银行现行的评价结果相比较,表明BP-KMV模型更符合实际情况。进一步发现评价结果的差异体现在信用度相对较高、风险相对较大的区域。     

供应链融资的客观信用风险评价方法研究

在大多数中小企业的发展过程中,融资难的问题始终伴随着它们。供应链融资使得中小企业依托供应链和其中信用良好的核心企业,为中小企业融资提供了新思路。本文通过建立BP神经网络供应链融资客观信用风险评价模型,并且运用“3σ准则”做出初始信用风险评价,规避评价主体对样本信用评价的主观偏差,最终得出BP神经网络法在供应链融资客观信用风险评价中具有较好的适用性。     

福建省农村商业银行风险评估体系研究

在国内外大量前人研究基础上,将农村商业银行风险主要分为信用风险、流动性风险、市场风险、操作风险和政策风险。应用专家评分法筛选各风险的关键影响因素后,共采用17个影响因素构建风险指标体系。以向福建省农村各地区,包括镇、乡和村的各商业银行农村分支行分散投放后回收的有效调查数据为依据,应用包含17个输入节点、30个隐藏节点和一个输出节点的五层BP神经网络构建评估模型,并进行样本训练和验证,通过对实际输出和标准输出的一致性对比得出结果并表明,农村商业银行风险评价指标体系和模型较为理想,有较好的有效性和可行性,可为农村金融机构准确评估风险提供理论依据。     

基于BP神经网络的函数逼近的MATLAB实现

BP神经网络由于它的学习能力和非线性特性,使其能够对非线性函数进行很好的逼近。通过对BP神经网络结构和MATLAB软件及其BP神经网络工具箱的应用研究,利用BP神经网络工具箱设计BP神经网络,用于对非线性函数的逼近,通过网络的训练、测试达到了预期的效果。     

期权定价理论在商业银行贷款风险度量中的应用

本文在提供基于期权定价思想的管理不确定性的思维方法和应用框架的基础上,从微观的角度分析商业银行面临的信用风险定度量问题,探讨我国商业银行信用风险管理的现代化问题。     

论新巴塞尔协议信用风险框架在中国的适用性

按照新巴塞尔协议的要求(发达国家的商业银行在2007年底要按照新的标准计算其资本,但考虑到我国银行体系的不成熟,我国承诺将在2012年履行巴塞尔协议的要求),针对商业银行的信用风险管理问题,详尽分析了新巴塞尔协议信用风险框架的标准以及我国银行业在银行监管、信用环境、银行组织结构等方面的问题,指出了我国银行业现状与新巴塞尔协议信用风险框架的差距,提出了相应的对策。     

论新巴塞尔协议信用风险框架在中国的适用性

按照新巴塞尔协议的要求(发达国家的商业银行在2007年底要按照新的标准计算其资本，但考虑到我国银行体系的不成熟，我国承诺将在2012年履行巴塞尔协议的要求)，针对商业银行的信用风险管理问题，详尽分析了新巴塞尔协议信用风险框架的标准以及我国银行业在银行监管、信用环境、银行组织结构等方面的问题，指出了我国银行业现状与新巴塞尔协议信用风险框架的差距，提出了相应的对策。     

中国商业银行信用风险度量研究

信用风险是商业银行面临的主要风险,信用风险的度量模型有专家判断法、信用评分法、神经网络分析法以及现代违约概率模型等。通过比较分析LOGIT模型和KMV模型,选取了能够体现公司盈利能力、营运能力、资本结构、偿债能力、成长能力和现金流量的28个指标,运用逐步回归方法建立LOGIT模型,发现该模型能够提前一年较好地预测出公司的违约情况。在分析KMV模型时,通过GARCH-M模型计算出企业股权价值波动率,并运用上市公司数据得出样本公司的股权价值和违约点,从而计算出样本公司的资产价值和资产价值波动率,最后得出KMV模型的判别结果。上述分析表明我国商业银行应以LOGIT模型作为判别模型,以KMV模型作为追踪模型,将LOGIT模型与KMV模型相结合来判断贷款企业的信用风险水平。     

分支前馈神经网络的研究

在BP算法的基础上,提出了一种用于模式分类的人工神经网络模型——分支前馈神经网络,并给出了相应的算法。对模式分类的几个典型例子进行了计算机仿真研究。仿真结果表明,与一般BP网络相比较,分支前馈神经网络显著地减少了训练时间,且分类效果更好。     

城镇化水平预测方法新探——以神经网络模型的应用为例

在城镇化水平预测领域,基于时间因素的趋势回归法与经济因素的相关分析法是两种较为常用的预测方法,但两者在实际用于预测时都需要通过对时序数据的考察建立起相应的计量模型才能进行,而所建模型往往因存在一定缺陷而使预测效果受到严重影响。目前,基于数据驱动式的"黑箱"建模思想而诞生的神经网络模型在预测领域已得到了广泛应用,但在城镇化水平预测方面尚未得以充分使用。在对上述两种传统预测方法在应用中存在的缺陷进行实证分析并综合考虑时间因素与经济因素的基础上,运用神经网络模型在这一领域进行了尝试性的分析和探讨。结果表明,同两种传统预测方法相比,其预测效果较为理想。     

RBF神经网络在油田试井系统中的应用

MATLAB中的神经网络工具箱是进行神经网络系统分析与设计的有力工具。RBF神经网络以其计算量小,学习速度快,不易陷入局部极小等诸多优点为系统辨识与建模提供了一种有效的手段。在本文中将二者结合起来,解决了油田试井系统中压力值的建模问题,取得了令人满意的结果。     

网络教育技术在高校体育教学中的应用研究

网络教育是伴随计算机网络技术发展而出现的一种新型教学模式,国内体育界也一直致力于探索网络教育技术与高校体育教学整合的研究。本文运用实地调研、问卷调查、比较分析等研究方法描述了网络教育技术在高校体育教学中的应用现状,分析网络教育技术在高校体育教学中的应用模式,教学优势及存在问题,为网络教学在高校体育教学中的角色定位做出判断并提供可供借鉴的理论和实践意义。     

基于BP神经网络模型的中国乳业发展规模预测

文章简要分析了BP神经网络的结构和学习过程,然后以1978—2009年的中国乳业规模发展数据为基础,以奶牛年末存栏数（千头）、奶牛养殖业产值、畜牧业总产值等三个变量作为输入、中国奶牛产量作为输出,采用MATLAB2009a中的BP神经网络工具箱构建了基于BP神经网络的中国乳业发展规模预测模型。研究结果表明：未来十年中国原奶产量将大幅度增长,乳业规模将迅速扩大,原料奶生产无组织管理已不适应乳业经济的迅猛发展,“十二五”期间必须转变原料奶总量的增长方式。研究成果对于奶牛养殖业管理部门、养殖业者科学合理地规划奶牛养殖规模具有重要的参考价值。     

森工企业可持续经营能力预测模型——基于神经网络和数据挖掘技术

森工企业作为具有双重任务的经济组织,它的可持续经营是建立在森林资源与企业经济发展双持续的基础上的,其可持续经营能力受到社会各界的关注。为了提高森工企业可持续经营能力预测的准确性,本文运用神经网络和数据挖掘技术,提取可持续增长率、非可持续增长率以及生产要素指标等作为分析变量,建立森工企业可持续经营能力的预测模型。通过采用部分初始样本进行模型实验仿真,说明运用该模型方法对森工企业的持续经营能力预测具有可行性和有效性。     

一种并联抑制神经网络结构及学习算法

对普通并联神经元的缺陷进行了分析,提出了一种广义的并联抑制神经元,构造了基于并联抑制神经元的前向神经网络结构,并给出了相应的学习算法。通过对几个模式分类问题的基准问题的测试,将提出的方法与SIANN、BP神经网络进行了比较,验证了提出的网络结构和学习算法的有效性。实验结果表明:单个的GSIN和简单的GSINN可以取得比SIANN和BP网络都好的分类效果。     

对称单面鳍线的人工神经网络模型

采用知识人工神经网络模型拟对称平面鳍线,通过利用先验知识减小输入映射关系的复杂度,建立了知识人工神经网络模型,减少了训练样本的数量。同时保留了全波时域有限差分法的准确性,而且具有快速简便的优点。     

金融市场中的不确定性与其风险测度技术

介绍了金融市场上三种不确定性的形成机理，探讨了精算学中对于不确定性金融后果进行量化管理的风险管理技术，特别是金融风险测度技术所应遵循的计量原则，并就不同风险系统下的风险管理技术选择问题进行了深入系统的研究，给出了相应的结果。