中国商业银行贷款风险分析.rar
中国商业银行贷款风险分析,中文摘要本文在对我国商业银行贷款形成原因进行深入分析的基础上，针对我国商业银行贷款风险管理的特点和贷款风险分类管理的一般流程，建立了商业银行贷款风险因素关系框图模型和贷款风险评价数学模型，并据此阐述了贷款风险评价系统所包括的指标体系构建、贷款风险评价模型函数关系的拟合、风险预警模型的设计三个主要部分具体实现的基本思路。...
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中文摘要
本文在对我国商业银行贷款形成原因进行深入分析的基础上，针对我国商业银
行贷款风险管理的特点和贷款风险分类管理的一般流程，建立了商业银行贷款风险因
素关系框图模型和贷款风险评价数学模型，并据此阐述了贷款风险评价系统所包括的
指标体系构建、贷款风险评价模型函数关系的拟合、风险预警模型的设计三个主要部
分具体实现的基本思路。
本文在阐述贷款风险评价指标选择的原则及需要注意的问题的同时，建立了贷
款风险评价预选指标集，对每个指标的含义、算法及其作用进行了描述；在讨论主成
份分析法的基本原理、算法和缺陷的基础上，确定了改进的方向，进而建立了适用于
定量指标选择的核心指标筛选法（KIMS）。
本文在分析神经网络及人工神经网络的基本特点的基础上，重点研究了基于三
层单结点输出BP神经网络的贷款担保风险模糊评价和基于三层五结点输出BP神经网
络的贷款风险分类方法，并将两重神经网络进行了耦合，构造了纵向分布双重叠加式
BP神经网络，实现了对商业银行贷款风险的科学评价。
本文在讨论商业银行贷款风险预警的涵义、性质的基础上，指出了其三方面的
局限性，据此对商业银行贷款风险预警的涵义进行了重新界定；并在此基础上着重对
灰色系统分析的规则和GM（1，1）模型的建模机理、预测方法、应用优势、缺陷及
改进的必要性和改进方向进行了深入研究，并在此基础上研究并建立了灰色自校正预
测模型，并研究了基于灰色自校正模型SAGM（1，1）的商业银行贷款风险预警方
法。
本文在对贷款风险管理相关理论和技术方法研究的基础上，对集成式商业银行
贷款风险管理系统的风险评估指标体系生成模块、神经网络训练模块、贷款风险五级
分类模块及贷款风险预警模块的结构、功能和界面设计进行了深入研究，并在中文
Microsoft Windows98的开发环境下，用Visual Basic语言，设计和开发了基于
DBP-NN的商业银行贷款风险管理集成式决策支持系统的原型，同时利用大量实际数
据进行了较为深入的实证研究。实证研究的结果表明，系统的柔性较强，风险识别精
度较高，且具有较高的自动化、智能化水平。由于系统嵌入了预测模型，因此具有较
高的预警能力。
关键词：商业银行，贷款风险,管理，评价，预警，神经网络
中文摘要
Abstract
第一章绪论...........................................................1
1.1国内外相关理论研究现状综述................................................................................2
1.2选题的背景及现实意义..........................................................................................23
1.3论文的主要内容和结构..........................................................................................24
第二章贷款风险评价的建模与实现......................................26
2.1贷款风险的成因分析..............................................................................................26
2.2贷款风险评价的基本流程......................................................................................30
2.3贷款风险评价理论模型的构建..............................................................................32
2.4贷款风险评价模型的具体实现..............................................................................34
2.5本章小结...................................................................................................................35
第三章贷款风险评价指标体系的构建....................................37
3.1贷款风险评价指标的选择......................................................................................37
3.2贷款风险评价预选指标集的建立..........................................................................39
3.3基于KISM的贷款风险评价指标体系构建..........................................................49
3.4本章小结...................................................................................................................60
第四章基于D-BP神经网络的商行银行贷款风险评价......................62
4.1神经网络概述...........................................................................................................62
4.2基于BP神经网络的贷款担保风险模糊评价.......................................................65
4.3基于多结点输出BP神经网络的贷款风险分类...................................................73
4.4本章小结...................................................................................................................78
第五章基于灰色预测的商业银行贷款风险预警.............................79
5.1商业银行贷款风险预警的涵义及性质..................................................................79
5.2灰色预测的相关概念及建模原理..........................................................................81
5.3基于灰色自校正模型的商业银行贷款风险预警..................................................84
5.4本章小结...................................................................................................................90
第六章集成式贷款风险管理系统的设计实现及实证分析....................91
6.1贷款风险管理系统的结构和功能设计..................................................................91
6.2系统主界面设计.......................................................................................................94
6.3指标体系生成模块设计与实证分析..................................................................
本文在对我国商业银行贷款形成原因进行深入分析的基础上，针对我国商业银
行贷款风险管理的特点和贷款风险分类管理的一般流程，建立了商业银行贷款风险因
素关系框图模型和贷款风险评价数学模型，并据此阐述了贷款风险评价系统所包括的
指标体系构建、贷款风险评价模型函数关系的拟合、风险预警模型的设计三个主要部
分具体实现的基本思路。
本文在阐述贷款风险评价指标选择的原则及需要注意的问题的同时，建立了贷
款风险评价预选指标集，对每个指标的含义、算法及其作用进行了描述；在讨论主成
份分析法的基本原理、算法和缺陷的基础上，确定了改进的方向，进而建立了适用于
定量指标选择的核心指标筛选法（KIMS）。
本文在分析神经网络及人工神经网络的基本特点的基础上，重点研究了基于三
层单结点输出BP神经网络的贷款担保风险模糊评价和基于三层五结点输出BP神经网
络的贷款风险分类方法，并将两重神经网络进行了耦合，构造了纵向分布双重叠加式
BP神经网络，实现了对商业银行贷款风险的科学评价。
本文在讨论商业银行贷款风险预警的涵义、性质的基础上，指出了其三方面的
局限性，据此对商业银行贷款风险预警的涵义进行了重新界定；并在此基础上着重对
灰色系统分析的规则和GM（1，1）模型的建模机理、预测方法、应用优势、缺陷及
改进的必要性和改进方向进行了深入研究，并在此基础上研究并建立了灰色自校正预
测模型，并研究了基于灰色自校正模型SAGM（1，1）的商业银行贷款风险预警方
法。
本文在对贷款风险管理相关理论和技术方法研究的基础上，对集成式商业银行
贷款风险管理系统的风险评估指标体系生成模块、神经网络训练模块、贷款风险五级
分类模块及贷款风险预警模块的结构、功能和界面设计进行了深入研究，并在中文
Microsoft Windows98的开发环境下，用Visual Basic语言，设计和开发了基于
DBP-NN的商业银行贷款风险管理集成式决策支持系统的原型，同时利用大量实际数
据进行了较为深入的实证研究。实证研究的结果表明，系统的柔性较强，风险识别精
度较高，且具有较高的自动化、智能化水平。由于系统嵌入了预测模型，因此具有较
高的预警能力。
关键词：商业银行，贷款风险,管理，评价，预警，神经网络
中文摘要
Abstract
第一章绪论...........................................................1
1.1国内外相关理论研究现状综述................................................................................2
1.2选题的背景及现实意义..........................................................................................23
1.3论文的主要内容和结构..........................................................................................24
第二章贷款风险评价的建模与实现......................................26
2.1贷款风险的成因分析..............................................................................................26
2.2贷款风险评价的基本流程......................................................................................30
2.3贷款风险评价理论模型的构建..............................................................................32
2.4贷款风险评价模型的具体实现..............................................................................34
2.5本章小结...................................................................................................................35
第三章贷款风险评价指标体系的构建....................................37
3.1贷款风险评价指标的选择......................................................................................37
3.2贷款风险评价预选指标集的建立..........................................................................39
3.3基于KISM的贷款风险评价指标体系构建..........................................................49
3.4本章小结...................................................................................................................60
第四章基于D-BP神经网络的商行银行贷款风险评价......................62
4.1神经网络概述...........................................................................................................62
4.2基于BP神经网络的贷款担保风险模糊评价.......................................................65
4.3基于多结点输出BP神经网络的贷款风险分类...................................................73
4.4本章小结...................................................................................................................78
第五章基于灰色预测的商业银行贷款风险预警.............................79
5.1商业银行贷款风险预警的涵义及性质..................................................................79
5.2灰色预测的相关概念及建模原理..........................................................................81
5.3基于灰色自校正模型的商业银行贷款风险预警..................................................84
5.4本章小结...................................................................................................................90
第六章集成式贷款风险管理系统的设计实现及实证分析....................91
6.1贷款风险管理系统的结构和功能设计..................................................................91
6.2系统主界面设计.......................................................................................................94
6.3指标体系生成模块设计与实证分析..................................................................
