【摘 要】
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众所周知,我国商业银行在国家经济建设中起着“发动机”的作用,在国民经济中有着极为重要的作用。作为一个商业银行,资产质量的安全是摆在首要位置的,而信贷风险管理是应对信
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众所周知,我国商业银行在国家经济建设中起着“发动机”的作用,在国民经济中有着极为重要的作用。作为一个商业银行,资产质量的安全是摆在首要位置的,而信贷风险管理是应对信贷风险最为核心的部分,所以建立科学有效的信贷风险决策机制对于商业银行意义重大。随着社会经济的不断发展,商业银行的信贷决策机制不仅要能有效的控制风险,更要求效率的大幅提升,因此辅助信贷决策模型也应运而生。本论文所设计的模型旨在以财务理论、金融风险管理理论、人工智能理论等为理论基础,使用量化分析和定性研究的方法形成多元化的组合形式,保证研究的顺利进行。虽然国内及国外的许多专家学者运用多种工程理论或技术搭建了繁多的风险管理模型,但这些研究所采用的大多是基于过去时间样本的数据进行的静态建模。本论文所建模型主要为解决静态建模所缺少的动态更新机制的缺陷。首先以人工神经网络系统强大的解算能力和处理实际问题的能力来处理报表数据,定量分析贷款归还的可能性;其次,以专家系统在非财务与信用支持等方面,定性分析贷款归还的可能性;然后,从五个方面进行细致的分析,归纳为整体性、总结性、敏感性、可评估性、先验性,来对银行的决策建模提供有力的帮助;最后,对基于分支定界批增量SVM集成的商业银行信贷决策动态建模方法展开实证研究,实现一个银行信贷决策动态更新机制。实证研究的结果表明本文构建的模型在现实状态下能够具有决策能力,并能随着时间的推移,根据新样本的增加对建模进行动态的调整,保证银行信贷决策可以满足发展的需求,应对市场风险的发生。总的来说,本文的实用性研究可以为商业银行信贷决策系统的理论研究提供一些有意义的思路和实例。
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