基于遗传规划算法的商业银行信用风险评估模型研究

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信用风险是银行面临的最主要的风险。随着金融全球化进程的不断加快,金融市场复杂程度的不断提高,商业银行信用风险的重要性及度量的复杂性也随之增加,传统的信用风险评估模型已经不能满足当今金融风险管理体系的需求,深入开展信用风险评估模型研究具有重要的理论意义和实践价值。本文首先通过评述国内外商业银行信用风险评估理论及方法,一方面指出了经典的评估模型的优缺点,另一方面从信用风险衡量标准的本质属性及波动性方面出发分析了经典标准的特性,为了克服预测结果的离散性及滞后性,提出了以信用安全度作为信用风险衡量标准。接下来,基于遗传规划算法强大的启发式搜索寻优能力,本文将遗传规划算法应用于风险评估领域,将数学建模思想与计算机科学相结合,不仅构建了信用风险评估问题的数学模型,并且在MATLAB实验平台上编程实现了算法仿真。最后,本文使用某商业银行信贷客户对象的财务数据,对模型进行了实证研究,模型预测的结果很好的拟合了信用风险的变动方向。本文所构建的模型既能为信贷决策提供依据,又能提高商业银行信用风险的预警能力,可以广泛应用于商业银行的贷前审查及风险监控领域。

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ABSTRACT

第一章绪论

1.1 选题的背景及意义

1.2 国内外研究现状及存在的问题

1.3 研究内容、方法及框架

第二章商业银行信用风险评估研究评述

2.1. 信用风险概述

2.2. 信用风险评估概述

2.3. 信用风险评估理论的研究评述

2.3.1 国外研究评述

2.3.2 国内研究评述

2.4. 信用风险评估方法的研究评述

2.4.1 国外研究评述

2.4.2 国内研究评述

第三章商业银行信用风险评估指标体系和衡量标准

3.1. 信用风险评估指标体系构建

3.1.1 指标选取原则

3.1.2 信用风险的影响因素分析

3.1.3 指标体系建立

3.2. 信用风险衡量标准的确定

3.2.1 衡量标准的本质属性

3.2.2 典型的信用风险衡量标准特性分析

3.2.3 典型的信用风险衡量标准波动性分析

3.2.4 衡量标准确定

第四章基于遗传规划算法的商业银行信用风险评估模型构建

4.1. 遗传规划算法原理

4.1.1 算法基本步骤

4.1.2 算法要素

4.2. 商业银行信用风险评估模型构建

4.2.1 模型准备与假设

4.2.2 模型构成和求解方案

第五章实证研究

5.1. 样本数据采集

5.2. 因子分析

5.2.1 因子分析适应性检验

5.2.2 确定因子个数

5.2.3 求解解释因子

5.3. 计算机程序要素设计

5.4. 仿真分析

5.4.1 仿真结果

5.4.2 模型验证及测算

第六章结论与展望

6.1. 结论

6.2. 展望

致谢

参考文献

附录

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