基于人工神经网络的金融风险评估模型研究

基于人工神经网络的金融风险评估模型研究
随着经济全球化和金融市场的不断变革，金融风险评估变得愈
发重要。

金融风险评估是通过对金融市场的分析与研究，通过量
化方法计算出一个金融产品或者公司所面对的主要风险。

在金融
投资领域，正确评估并控制风险是保证投资回报的关键，也是最
大化投资回报的保障。

传统的风险评估方法主要是基于统计学模型，比如国际上广泛
使用的VaR（Value at Risk）模型。

这种模型将各种金融资产的历
史价格数据作为基础，通过统计学方法进行数据分析和计算，从
而得出监管机构或者企业所能承受的最大风险金额。

虽然这种方
法在一定程度上具有可行性，但面临着许多挑战。

首先，统计学
模型只考虑了历史上出现的情况，对于未来风险的预测能力较弱；其次，数据的可靠性不高，在统计过程中出现大量误差，进而影
响评估结果；再者，统计学模型只考虑了少量因素的影响，忽略
了其他一些可能不会被记载的关键因素。

为此，基于人工神经网络方法的金融风险评估模型备受关注。

人工神经网络的概念是仿照人类大脑中的神经元体系和其信息处
理特点构造的数学模型，其最大的特点是具有适应性和学习、分类、自组织和模式识别能力。

相对于传统的统计学方法，人工神
经网络可以综合各种因素的影响，并对未来的风险进行预测，较
高的准确率和可信度为风险评估提供了有力的支持。

在人工神经网络方法中，基于BP神经网络（Back Propagation Neural Network, BPNN）模型的金融风险评估方法是相对成熟的一种。

BP神经网络通过反向传播算法来修正神经元之间的权值，从而实现数据拟合和分析。

正因为BP神经网络能够高度适应数据的变化，因此可以应用于金融投资领域的风险评估。

具体来说，BP神经网络在金融风险评估方面有如下的应用：
1、利用机器学习方法来对债券等金融资产的信誉评级进行自动化识别及数据分类，对信贷风险进行评估。

通过对债券数据中相关信息的提取，如债券评级、发行公司资产负债率、获得的利息收益等，来构建神经网络，从而实现对债券信誉的评估和信贷风险的预测。

2、在股票交易中，可以通过对市场指数、美元汇率和政府债券等数据的分析，利用BP神经网络构建股票风险分析模型。

这种方法可以通过对相应的股票市场数据进行分析和训练，预测股票的上涨或下跌趋势，从而为股票投资提供更为精确的风险评估。

3、在对于银行信贷风险评估时，BP神经网络还可以充分利用一个银行信用评估框架，通过机器学习的方法，从过往的数据和实例中提取出相关特征，最后构建出准确的信贷风险预测模型，实现对倚赖于信用的市场进行风险的预测。

需要注意的是，虽然BP神经网络具有预测精度高和适应性强
等优点，但其也存在一些不足，如过拟合和欠拟合问题，因此在
应用中也需要注意。

同时，基于人工神经网络的金融风险评估方
法也需要具有严谨的数据分析思维和算法设计能力，才能保证评
估结果的准确性和可信度。

总之，基于人工神经网络的金融风险评估方法具有很好的发展
前景，并且已经应用于多个金融领域。

在未来的金融风险评估中，这种方法有望成为更为可靠的一种选择，为投资者提供精准的风
险预测和管理，进而实现优化投资收益的目标。