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本文从商业银行信贷业务的实际操作流程出发,建立了信贷操作风险管理的贝叶斯网络模型,并通过Bootstrap重复抽样方法对模型中变量的贝叶斯概率进行确定.研究表明,在缺乏历史数据的情况下,建立在Bootstrap方法基础上的贝叶斯网络模型,能够克服在实际应用过程中变量概率获取的主观性,其对度量和管理商业银行信贷操作风险是有效、可行的。