基于BP算法的金融信用风险仿真研究
企业信用评级模型
企业信用评级模摘要社会信用体系是市场经济体制中的重要体系。
当前，社会中商业欺诈，制假售假，非法集资等现象屡禁不止，这些社会信用问题归根到底都是企业信用的问题，因此，科学、合理、公正、权威的企业信用评级技术是当前紧要的任务。
本文通过研究研究国内外企业信用评价方法，构建了一个企业信用评价平台。
该平台提供了信用评价，信用等级，信用反馈等功能，是一个功能非常完备的信用评价平台。
企业信用评级模型是评价企业信用等级的有效工具，随着全世界债券市场的迅猛发展、抵押品价值降低及其波动性增加，该模型将会得到更为广泛的关注，并将为我国各公司企业运用数学模型度量企业信用评级提供了重要参考意义。
关键词：数学模型企业信用等级企业信用评级模型信用评价AbstractThe social credit system is an important system of market economy system. At present, commercial fraud in the society of counterfeit goods, the phenomenon such as illegal fund-raising, the social credit problems in the final analysis are enterprise credit problems, therefore, scientific, reasonable, fair and authority of enterprise credit rating technology is the current urgent task.Through research the enterprise credit evaluation methods both at home and abroad, this paper builds a enterprise credit evaluation, credit rating, credit feedback, and other function, is a very complete credit evaluation platform. Enterprise credit rating model is an effective tool for evaluation of enterprise credit rating with the rapid development of bond markets around the world the value of collateral reduces and its volatility increases, the model will be more widespread attention, and the mathematical model for the companies in our country enterprise use metric enterprise credit rating provides an important reference significance.Key words: mathematical model Enterprise credit rating Enterprise credit rating model Credit evaluation目录摘要·················……························Abstract··········································第一章绪论 (1)1.1 选题背景和意义 (1)1.2 国内外文献综述 (2)1.2.1 国外研究现状 (2)1.2.2 国内研究现状 (5)1.3我国研究现状及存在的问题 (9)第二章信用评级主要方法与模型综述 (10)2.1 专家评估法及其优缺点 (10)2.2 财务比率分析法及其优缺点 (12)2.3 多元判别分析(MDA ) 及其优缺点 (14)2.4 logistic分析及其优缺点 (15)2.5 非参数方法 (17)2.5.1 聚类分析及其优缺点 (17)2.5.2 K近邻判别及其优缺点 (19)2.6 Z模型和Zeta模型及其优缺点 (19)2.7 基于投影寻踪和最优分割及其优缺点 (21)2.8 模糊综合评判法及其优缺点 (26)2.8.1 确定评语集 (27)2.8. 2 确定指标权重集 (28)2.8.3 确定评判矩阵 (28)2.8.4 模糊综合评判 (29)2.8.5 模糊合成算子的选择 (31)2.9 遗传算法优化ＢＰ神经网络及其优缺点 (34)2.10 基于有序分类和支持向量机方法及其优缺点 (39)2.10.1 有序分类问题与内置空间法 (39)2.11 C4.5算法建立决策树模型及其优缺点 (42)2.12 kmv公司的kmv模型及其优缺点 (44)2.13 j.p摩根的credit metrics模型及其优缺点 (45)2.14 麦肯锡公司的credit portfolio view模型及其优缺点 (46)2.15 瑞士信贷银行的credit risk+模型及其优缺点 (46)第三章现代模型在中国应用的缺陷性及改进措施 (47)3.1对于现代模型的运用还处于尝试阶段 (47)3.2 改进措施 (48)第四章对我国企业信用评级工作的建议 (50)参考文献 (52)第一章绪论1.1项目背景及意义社会信用体系是市场经济体制中的重要体系。
基于BP神经网络的商业银行风险预警模型研究
构 建一个科 学有 效 的商业 银行 风险 预警 模 型 ，对
于尽早 识别 和预警银 行风 险 ，并及 时采取 措施 防范 和 化解风 险 ，防止风 险蔓延 具有 重要 的现 实意 义 。传统 的风 险预警模 型多通 过统 计技 术如 多元统 计 分析 、逻
张美 恋 、王 秀 珍 （ ０ ５ 探 讨 了径 向基 神 经 网 ２０ ） 络 （ Ｂ ） 在商 业银行 安全 评价 系统 中 的应用 。他 们 ＲＦ 根据商 业 银 行 安 全 评 价 系统 的特 点 选 择 １ ２个 指标 ， 并对各 个指 标风 险程度 进行 判断 ，确定 相应 的风 险等 级 及 得 分 。 由此 构 建 了安 全 评 价 系统 的 Ｒ Ｆ模 型 ， Ｂ 并 基于 该模 型进行 了示 范性仿 真实 验 ，结果 验证 了该
其 中 ，宏 观预 警指标综 合考 虑外 部环境 对 银行 业
的影 响 ，主要从 宏 观经济 风险 、货 币流通 风 险 、房 地
产 泡沫风 险这三 个方 面构建 。微 观预警 指标 主 要研究
单个 银行 机构 的风 险状 况 ，具体包 括 资本 风险 、流 动
资产流 动 性 比例 是 流 动 性 资 产 与 流 动 性 负 债 之 比，反 映 了商 业银行 资 产流 动性 强弱 的指标 。存 贷 款
确 定
（ ）反 映资本 风 险状况 的指 标体 系 １
虽 然银行 主 要是通 过 负债来 经 营 ，但 银行 自有 的
资本才 是 获 取 资 金 的 保证 。资 本 充 足 率 （ 与 核 Ｘ）
心资本 充 足率 （ 是 衡 量 银 行 经 营 稳 健 性 和 抵 御 Ｘ） 风 险能 力 的重 要指标 ，综 合反 映 了商业银 行 的资本 状 况 和资产 质量 。 （ ） 反映流 动性 风险 的指标 体 系 ２ 流动 性风 险是商 业银行 面临 的最直接 的风 险 ，也 是各 种风 险发生 后 的最 终 表现 。根 据我 国 的具 体 情况 建立 的 流 动 性 风 险 预 警 指 标 有 ：资 产 流 动 性 比 例 （ 、存 贷款 比例 （ 。 Ｘ） Ｘ ）
基于BP神经网络的民生银行信用风险评价研究
以上两式中，转移函数 f (x) 均为单极性 Sigmoid 函数：
f
(x)
=
1 1+ e−x
（5）
f (x) 具有连续、可导的特点，且有：
= f ′(x) f (x)[1 − f (x)] （6）
根据应用需要，也可以采用双极性 Sigmoid 函数（或称
双曲线正切函数）：
f
(x)
=
1 1
− +
e− e−
x x
（7）
式（1）～式（7）共同构成了三层感知器的数学模型。
（二）网络训练与检验
对于隐层，有：
y j = f (net j ) j = 1, 2,..., m （3）
n
∑ net j = vij xi j = 1, 2,..., m （4） i=0
ok = f (netk ) k = 1, 2,...,l （1）
我国一直没有建立起符合市场规范的信用体系，信用风 险是商业银行面临的最传统最基本的风险形式，也是最难于 控制和管理的风险形式。本文建立相应的 BP 神经网络模型， 根据民生银行信贷信用评级指标体系，选取 20 个企业的信 用评级信息作为 BP 神经网络模型的训练样本，选取 10 个企 业的信用评级信息作为 BP 神经网络模型的检验样本。将训 练样本输入 BP 神经网络，让 BP 神经网络根据信贷企业信用 得分的输出值与真实值之间的误差不断调节各个神经元之间 的权值与阀值，当误差满足要求时，BP 神经网络模型完成 训练。BP 神经网络模型完成训练后，对本文建ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ的 BP 神经 网络模型进行检验 [1]。完成训练的 BP 神经网络模型将根据 企业的信用评级信息计算出企业信用得分的预测值，为商业 银行信贷过程中的信用风险进行预测评价，从而使商业银行 规避信贷过程中的信用风险，起到风险预警功能。
基于BP神经网络的不同学习方案下上市公司信用风险评价
经 网络技术 具有更高 的预测精度 和更强 的鲁棒性 ｎ ］ 。 章忠 志等将人 工神经 网络应用 于商业 银行信 用风 险 评估 ， 结果证 明了人 工神 经网络模型具有很高 的预测 精度 。 ２ 之后 ， 于遗传算法改进 的 Ｂ ］ 基 Ｐ神经 网络 以及 将统计方法与 Ｂ Ｐ神经 网络相结合 的方法也被应用 在 商业银行 信用风 险评 价问题 ［， ３ 并且获得 了较好 的效 ］ 果。 大量 的相关论 文 旨在研究 神经 网络本身如何 改进
基于 Ｂ Ｐ神经网络的不同学习方案下上市公司 信用风险评价
韩艳艳 ． 王 波
（ 海 理 工 大 学 管理 学 院 ， 海 ２ ０９ ） 上 上 ０ ０ ３
摘要： 企业 的信用风险评 级是金融领域的一个重要问题 ，采用 Ｂ Ｐ神经 网络来研究上市公 司的信用风险评 价 问题 。首先构建 了上市公司信用评价的财务指标体系 ， 然后根据 ３ 个不 同的隐层结点 ， 生成 ３种不同的神 经 网络模型。 计 ７ 设 种不 同的学习 一验证比例 ， 选取 了不 同行业上市公司的财务数据 ， 利用 ＭＡ Ｌ Ｂ中的神 ＴＡ
ＨＡＮ ｎ ｙ ｎ， Ｗ ＡＮＧ Ｙａ － ａ Ｂｏ
（ ｃｏｌ ｆ ｕｉ ｓ， ｎｖｒ ｔ ｏ ａｇａ ｆｒ ｃ ｎｅＴ ｃｎｌｇ ，ｈｎ ｈｉ ００ ３ Ｃ ｉ ） Ｓｈｏ ｏ ｓ ｅｓＵ ｉ ｓｙ ｆ ｈ ｎｈｉｏ ｉ ｃ ｅｈｏｏｙ Ｓ ａｇａ ２ ０９ ，ｈｎ Ｂ ｎ ｅ ｉ Ｓ Ｓｅ ａ
Ａ ｂ ｔ ａ ｔ： ｅ ｉ ｉｋ ａ ａｙ ｉ ｆ ｅ ｔｒ ｒｓ ｓ ｉ ｎ ｉ ｐ ｒａ ｔｔ ｐｃ ｉ ｉ ａ ｃａ ｅ ｄ ｓｒ ｃ Ｃｒｄ ｔｒｓ ｎ ｌ ｓｓ ｏ ｎ ｅ ｐ ｉｅ ｓ ａ ｍ ｏｔｎ ｏ ｉ ｎ ｆｎ ｎ ｉｌ ｆ ｌ ．Ｔｈ ｓ ｐ ｐ ｒｅ ｌｙ ｅ ｒ ｉ ｉ ａ ｅ ｍｐ ｏ ｓ ＢＰ ｎ ｕ ａ ｌ
基于BP神经网络的商业银行信用风险评估模型研究
一
、
商业银行 向多元化 发 展 的 同时 面临着 各 种金 融 风 险， 其中， 信 用风险是 当前主要 的金 融风 险之一 ， 且 发生
频率高。我国对 商 业银 行信 用 风险 评估 的研 究 起步 较
晚， 各商业银行信用 风险 的分析与 评估 一般都 存在 以下 几方面问题。１ ．信 用风 险评价指 标 体系不 全 面。２ ．企 业提供的财务数据 不准 确 、 不 充分 。商 业银 行往往 不能 从 中了解到企 业 的真 实经 营状况 。３ ．信 用风 险评 估 的 方法单一 。目前 ， 国内大多数 商业银行采 用信用评 分法 ， 即选取一些相关的财务指标根据事先确定 的分 值表打分
［ 关键词］信 用风险； 模糊综合评价 法； Ｂ Ｐ神 经网络 ； 评 价指标体 系
［ 中图分类号］Ｆ ８ ３
引言
［ 文献标 识码 ］Ａ
［ 文章编号］２ ０ ９ ５— ３ ２ ８ ３ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ９— ０ １ ２ ８一 Ｏ ３ ｉ ｉ ．评语等级集合 。指评 价指标 可能得 出的所 有评 价结果的集合 ， 用 Ｖ表示 ， Ｖ＝｛ ｖ 。 ， ｖ ， …， ｖ ｝ ， 其中 ｖ 。 （ ｉ
二、 相 关 理 论 （ 一） 模 糊 综合 评 价 法
Ｖ 。 ， 则 可 得 到第 ｉ 个 评 价 因素 的 数值 化 评 价 值 ｘ ｉ ＝
［ Ｒ ］ 。 ｍ・ ［ Ｖ ’ ］ 。 。 （ 二） Ｂ Ｐ 神 经 网络算法 Ｂ Ｐ （ Ｂ ａ ｃ ｋ Ｐ ｒ ｏ ｐ ａ ｇ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ） 神经网络［ ２ 是一种按照误差
表示 ， Ｕ＝｛ ｕ 。 ， Ｕ ， …， ｕ ｝ ， 其中 Ｕ ｉ （ ｉ －１ ， ２ ， …， ｎ ） 表 示影 响评价对象的 因素 ， 也称为评价指标 ， ｎ为因素的个数。
基于机器学习算法的金融风险评估模型研究
基于机器学习算法的金融风险评估模型研究近年来，金融风险评估与管理成为了重要的研究领域。
为了更好地应对金融市场的波动性和不确定性，学者们提出了一系列基于机器学习算法的金融风险评估模型。
本文将介绍这些模型的原理、应用以及未来的发展方向。
首先，我们需要了解什么是金融风险评估模型。
金融风险评估模型是一种量化金融风险的方法，旨在通过收集和分析相关的金融数据，预测和衡量金融资产在未来可能面临的风险。
传统的风险评估模型主要基于统计方法和经济学原理，但随着机器学习的发展，基于机器学习算法的金融风险评估模型逐渐成为研究热点。
机器学习是一种能够从数据中自动学习并改进的方法。
应用机器学习算法可以帮助金融机构更准确地识别和预测风险，并改进风险管理过程。
基于机器学习算法的金融风险评估模型具有以下几个优势：首先，机器学习算法能够处理大规模、高维度的数据。
金融市场的数据量庞大且特征复杂，传统的统计方法在处理此类数据时常常面临挑战。
而机器学习算法能够通过自动化的方式从数据中提取特征，帮助金融机构更全面地了解市场情况。
其次，机器学习算法能够自动学习并适应新的数据模式。
金融市场变化迅速，新的风险和因素不断涌现。
传统的风险评估模型往往需要手动更新和调整，耗费大量的时间和人力。
而基于机器学习算法的金融风险评估模型可以通过反馈机制自动调整，确保模型的准确性和稳定性。
此外，机器学习算法能够处理非线性的关系。
传统的金融风险评估模型通常基于线性回归或相关性分析，无法精确捕捉金融市场中复杂的非线性关系。
而机器学习算法可以通过多层次的神经网络模型等方法，更好地建模非线性关系，提高风险预测的准确性。
基于机器学习算法的金融风险评估模型已经在实践中取得了一定的成功。
例如，基于支持向量机（Support Vector Machine, SVM）算法的模型能够对不同的金融资产进行分类和预测，帮助实现风险的快速定位和防范。
此外，基于随机森林（Random Forest）算法的模型能够识别和挖掘金融市场数据中的潜在特征，帮助预测市场的变化趋势。
基于混合BP神经网络算法的信用卡消费行为风险预测
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｗ ｉ ｈ ｅ ｅｏ ｍｅ ｔ ｆｃｅ ｉ ｃ ｒ ｒ ｅ ｈ ｎ ，ｃ ｎ ｕ ｅ ａ ｉ ｒ ｆｒ ｋ ｐ ｅ ｉｔ ｎ ｏ ｒ ｄ ｔ ａ ｄ ｈ ｓ ｂ ｅ ｓｒ ｃ ： ｔ ｔ ｅ ｄ ｖ ｌｐ ｎ ｒ ｄ ｔ ａ ｄ ｍａｋ ｔｉ Ｃ ｉ ａ ｏ ｓ ｍｅ ｂ ｈ ｖｏ ｓ ｒｄ ｃ ｉ ｆ ｅ ｉ ｃ ｒ ａ ｅ ｎ ｈ ｏ ｎ ｏ ｉ ｏ ｃ
确率 。
关键词 ：Ｂ Ｐ神 经 网络 ；Ｇ Ａ；信用卡 消费行 为；风 险预测 中图分类号 ：Ｔ ３ １５ Ｐ １． 文献标识码 ：Ａ
文章编号 ：１０ ０ ０—７９ （０ １ ７— ２６— ５ ６ ５ ２ １ ）１ ０ ０ ０
Ｒｉｋ Ｐ ｅ ｉｔ ｎ ｏ ｅ ｉ ｒ ｎ ｕ ｅ ａ ｉ ｒ Ｂａ ｅ ｎ Ｍ ｉ ｅ Ｐ Ｎｅ ｒ ｌＮｅｗｏ ｋ Ａｌ ｏ ｉ ｍ ｓ ｒ ｄ ｃ ｉ ｆ Ｃｒ ｄ ｔ Ｃａ ｄ Ｃｏ ｓ ｍｅ Ｂ ｈ ｖ ｏ ｓ ｄ ｏ ｘ ｄ Ｂ ｕ ａ ｔ ｒ ｇ ｒｔ ｏ ｈ
ｐ ｐ ｒ ｈ ｕ ｈ ｒ ｐ ｏ ｏ ｅ ｘ ｄ Ｂ ｅ ｒ ｌｎ ｔ ｒ ｇ ｒｔ ｍ ，ｂ ｓ ｄ ｏ Ｐ ｎ ｕ ａ ｅｗｏｋ ａｇ ｒｔ ｍ，ｉ ｏ ｔ ｚ ｄ ｂ ａ ｅ ，ｔｅ ａ ｔ ｏ ｒ ｐ ｓ ｄ ａ ｍｉ ｅ Ｐ ｎ ｕ ａ ｅｗｏ ｋ ａ ｏ ｈ ｌ ｉ ａ ｅ ｎ Ｂ ｅ ｒｌｎ ｔ ｒ ｌｏ ｉ ｈ ｔ ｐｉ ｅ ｙ ｍｉ Ｇ Ａ．Ｆ ｎ ｌ ｉ ａｌ ｈ ｓ ｐ ｐ ｒｐ ｏ ｅ ｈ ｔｔ ｅ ｍｉｅ ｇ ｒ ｍ ｓ ｂ ｔ ｒｔ ａ Ｐ ｔｒ ｕ ｈ ｄ ｔ ｅ ｅ ｔ ｎ ｄ ｉ ｃ ｕ ｄ ｉ ｒ ｖ ｈ ｙ，ｔ ｉ ａ ｅ ｒ ｖ ｄ ｔａ ｈ ｘ ｄ ａ ｏ ｉ ｌ ｈ ｔ ｉ ｅ ｔ ｈ Ｂ ｈ ｏ ｇ ａａ ｓ ｔｔｓ ，ａ ｔ ｏ ｌ ｍｐ ｏ ｅ ｔ ｅ ｅ ｎ ｔ ｓ ｒｔ ｄ ｃ ｒｅ ｔ ａ ｅ ｏ ｒ ｄ ｔｃ ｒ ｏ ｓ ｍｅ ｂ ｈ ｖｏ ｓ ｒ ｄ ｃｉｎ． ｅ ｔ ａｅ ａ ｏ ｒ ｃ ｔ ｆｃ ｅ ｉ ａｄ ｃ ｎ ｕ ｅ ａ ｉｒｒ ｋ ｐ ｅ ｉ ｔ ｎ ｒ ｉ ｏ Ｋｅ ｒ ｓ Ｂ ｅ ｒ ｅｗｏ ｋ ＧＡ； ｃ ｅ ｉ ｃ ｄ ｃ ｎ ｕ ｅ ａ ｉｒ ｉ ｋ ｐ ｅ ｉｔ ｎ ｙ ｗｏ ｄ ： Ｐ ｎ ｕ ａ ｎ ｔ ｒ ； ｌ ｒ ｄ ｔ ａ ｏ ｓ ｍｅ ｂ ｈ ｖｏ ；ｒ ｒ ｄ ｃｉ ｒ ｓ ｏ
基于BP模型供应链金融信用风险预测论文
基于BP模型的供应链金融信用风险预测分析摘要首先构建了基于供应链金融的中小企业信用风险评价指标体系，通过bp神经网络模型对中小企业的信用风险进行分析，从而预测出中小企业未来的融资授信水平，为商业银行进行授信提供依据。
关键词供应链金融中小企业bp神经网络1引言本文主要是对中小企业贷款信用风险进行预测。
考虑到各个商业银行都积累了有关信贷业务的海量数据，本文以一些企业的贷款信息数据为对象，通过运用bp神经网络，根据中小企业信息的训练集数据找到可以描述并且可以区分数据类别的分类模型，从而通过它预测数据的类别，挖掘出有价值的信息，为商业银行供应链金融贷款风险管理起到积极的辅助作用。
2相关理论供应链金融跳出了银行授信只针对单个企业的传统局限，站在产业供应链全局的高度，切合产业经济，提供金融服务，将资金有效注入处于相对弱势的中小企业，有望成为解决国内中小企业融资难问题的一个有效途径。
bp神经网络，由信息的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。
输入层各神经元负责接收来自外界的输入信息，并传递给中间层各神经元；中间层是内部信息处理层，根据信息变化能力的需求，中间层可以设计为单隐层（多隐层）结构；最后一个隐层传递到输出层各神经元的信息，由输出层向外界输出信息处理结果。
当实际输出与期望输出不符时，进入误差的反向传播阶段。
误差通过输出层，按误差梯度下降的方式修正各层权值，向隐层、输入层反传。
通过信息正向传播和误差反向传播过程，是神经网络训练的过程，此过程一直进行到网络输出的误差减少到可以接受的程度。
3基于bp神经网络的供应链金融信用风险预测模型设计（1）评价指标的选取通过对己有的企业信用风险评价体系研究，在构建供应链金融信用风险评估指标体系时应遵循以下指导原则：全面性原则：为了全面评价中小融资企业的信用风险，在构建指标时，所选取的指标覆盖面要广，尽可能完整地反应影响企业信用的各方面因，即要全面反应企业目前信用综合水平，又要反映出企业长期的发展前景。
基于BP神经网络模型的互联网金融信用风险评估研究
本文为课题 :基于 BP 神经网络模型的互联网金融信用风险评估研究(16210703)研究成果。
从神经网络模型对位借款者信用风险等级的评价中可以看出，在本 次训练中， 仅有极少数出现评估的失误， 其余都达到预测标准。模型预测 的输出结果和目标输出结果基本一致。对 １００ 位借款者进行 １０ 次预测 结果的平均值达到目标输出标准。通过对前组借款人信用信息数据的训 练和学习， 不断调整各个神经单元之间的权重， 找到了输入与输出间的规 律与关系， 使神经网络模型成功具备对 Ｐ２Ｐ 借款人信用风险的预测评估 能力。 ５ 结论 本文主要对网络信贷借款人信用风险评估的神经网络模型仿真， 根 据网络信贷的特点将借款人基本资料归整对年龄、 婚姻状况、 历史信用等 个方面并取值， 从拍拍贷等平台选取个借款人作为仿真实验的样本数据。 运用进行网络的训练和仿真， 训练和仿真结果证明模型具备了对网络信 贷借款人信用的预测评估能力， 为 Ｐ２Ｐ 行业信用风险评估提供了有益的 借鉴。
表 １ Ｐ２Ｐ 网贷借款人信用风险评估指标体系 １ 概述 随着 “互联网金融” 的兴起， Ｐ２Ｐ 网络借贷平台发展迅速， ２０１４ 年我 国 Ｐ２Ｐ 网络借贷行业成交量为 ２５２８ 亿元，远远超过美国和英国的成交 量。由此可见 Ｐ２Ｐ 网络借贷在我国具有很大的市场， 但是缺乏有效的风 险管理。本文针对 Ｐ２Ｐ 网络借贷存在的问题，特别是信用风险， 建立风险 评估模型， 为 Ｐ２Ｐ 网络借贷的发展提供建议。 ２ Ｐ２Ｐ 网络信贷中借款人信用风险分析 信用风险又称为违约风险， 源自信用交易过程的不确定性， 是交易 过程中因交易一方未能履行合约义务而造成交易另一方经济损失的风 险。 本文研究的信用风险主要指无抵押无担保模式下， 网络贷款的贷款人 未能按期还本付息而给借款人带来经济利益损失的风险。 网络信贷中借款人的信用风险主要来源于三个方面：贷款成本高、 信息不对称、 历史信用数据不易获取等。 国外网络贷款公司通常采用信息 共享的方式解决借款人数据缺乏的问题， 而我国网络贷款业务发展时间 较短， 虽然很多网络贷款公司已经建立了自己的坏账黑名单， 但是这个黑 名单并没有在平台间共享。一个借款者可以利用相同的身份在多个平台 取得借款， 一旦其发生违约行为， 将会产生连锁效应。 ３ ＢＰ 神经网络模型 ３．１ ＢＰ 神经网络模型 ＢＰ 神经网络模型是一种通过分析输入信息对输出结果的影响的 “权重” 来解决问题的一种系统模型。它把人们解决问题的基本方式模拟 ４．２ 建立模型并测试 成一个 “输入 － 输出” 系统， 通过隐含层来描述输入信息的 “权重” ， 通过对 结合拍拍贷网站提供的信息， 本文将采用性别、 婚姻状况、 年龄、 学 输入信息的权值进行调整， 最终得到符合预期的输出结果。 这种机制通过 历、 贷款周期、 贷款金额、 从事职业、 财产状况、 还款意愿、 亲友担保状况共 信号的正向传播和误差的反向传播来实现。 １０ 个指标来判断借款者的信用风险。 搜集样本数据， 并进行标准化处理， 同时将标准化处理的有关样本数据输入到神经网络， 当训练误差达到预 先设计的误差精度时输出结果， 根据输出结果并结合评价集对借款人风 险评估做出最后结论。 训练及拟合完成后， 对经过训练生成的神经网络模 型的预测结果进行验证。 表 ２ 测试结果
基于BP算法的信用评估模型的应用研究
２０ ０ ７年第 ４期
福
建 电
脑
８ ５
基于 Ｂ Ｐ算法 的信用评估模 型的应用研究
胥振兴， 陈启 安 ， 仁 毅 郑
（ 门 大 学 福 建 厦 门 ３ １０ 厦 ６ ０ ５）
【 摘
要】 本文分析 了银行 信用评 估及其评估模 型 ， 绍 了常规 Ｂ ： 介 Ｐ神经 网络 ， 出它在银行 信用评估 中的优势 ； 指 并且
设 计 实现 了一 个基 于改 进 的 Ｂ Ｐ神 经 网络 的银 行 个人 信 用评 估 模 型 。基 于此 模 型 对 已有 个人 信 用 数 据 ， 尤其 是 国 内数 据 进 行
分析 表 明 此模 型 有较 强 的 实 用性 。
【 关键字 】 ：信 用评估 ， Ｐ神 经网络 ， Ｂ Ｏ） 司 的 模 型 （ 用 了 ｌ ｉ 模 型） 制 造 业 使 用 极 理想 表 现 ． 接 受 非 线性 数 据 、 据 本 身 含 有 杂 质 或 收 集数 据 ａ ａｃ ＦＣ 公 ｒｓ 使 ｏｔ ｇ ； 对 数 Ｚｓｏ — ｃ ｒ 型 ： 业 使 用 Ｚ ｔ ｓｏｅ 型 ： ｅ模 工 ｅａ ｃ ｒ 模 普通 企 业使 用 私有 企 业 过 程 当 中遇 到 遗 失 的 问题 容 许 相 当弹 性 ．所 以 神 经 网 络 系统 对 模 型 ， Ｍｏ ｄ 如 ｏ ｖ的 Ｒ ｓ ａ ｉ Ｃ ｌ 法 ， — ｃ ｒ 模 型 ； 兴 市 场 的 企 于 不 同 预测 范 畴 有 相 当 广泛 应 用 ．相 对 传 统 统 计学 分 析 比较 注 ｋ ｃ方 Ｚ Ｓｏ ｅ 新 业 使 用 Ｅ Ｓｏｅ模 型 『 。对 于 个 人 ， 型 的方 法 是 要 求 申请 人 重 数 据 本身 完 整 及 一致 性 ．如 果 分 析 数 据 本 身 包 含 有 杂 质 或部 Ｍ ｃｒ ２ １ 典
基于BP算法的神经网络信用风险度量实证研究
第 层的第Ｊ ． 个单元 ， 当输入第 个样本时， 节点Ｊ ． 的输
入为 ：
＝
反向过程计算： 对各层（ ＝Ｌ一１ ２） 对每层各 ｚ 到 ，
∑
， 表 一 层， 入 ０ 示ｚ １ 输 第 个样
单元， 醚 。 计算 ② 修正权值
本时 ， 第 个单元 节点 的输 出为 ： ＝ （ ０ ， 聊 ） 使 用误差 函数为平 方型 ：
） 金融学硕士 ， ， 云南财经 大学金融 学院讲 师 ， 主要 研究方 向 ： 币金融 理论 、 货 金融 风险
吴永兴 ： 基于 Ｂ 算 法的神经网络信用 风险度量实证研究 Ｐ 步骤 三 ： 各层反 向传播 的误 差变 化 １ 和 Ｄ 计算 ９ ２ １， 并计 算各 层权 值 的修 正值 及新 的权值 ：
步骤一 ： 的随机数 对每一层 的权 值 ｔ和偏差 ｂ 用小 ｃ ， 初始 化 ， 以保证 网络不被大 的加 权 输入 饱 和 ， 同时还 要 进行 以下参数 的设定 或初始化 ： ●设定期望误差最小值 ：ｒ＿ ａ ｅ ＿ｏｌ ｒ ｇ ●设定最 大循环 次数 ： ａ＿ ｏｈ ｍ ｘｅ ｃ ｐ ●设置修 正权值 的学 习 速率 ： 般选 取 Ｉ ００ 一 ｒ＝ ．１
一
从 （ ＋１ 层 算 回来 。 １ ） 在 （ ＋１ 层第 ｍ个单元 时有 ： １ ）
轰＝ ｄ筹＝ ｄ ＝一 ａ 一 ａ 鹏 ０ Ｏ ‘ ｎ Ｅ ｅ ｔ ， Ｊ ￣
由以上两 式可得 ：
＝
、
∑ １ ｎ１ ＋ ｅ） １ 八
现在， 反向传播算法的步骤可概括如下 ： １ 选定 （） 权系数 初值 ；２ 重 复下述过 程直到 收敛 ； （） ① 对 ｋ＝１ Ⅳ 到 正向过程计算 ： 计算每层各单元 的 ０ ， 和
基于BP神经网络的预测模型在金融市场的应用
基于BP神经网络的预测模型在金融市场的应用随着信息技术的不断进步和发展，越来越多的金融机构开始应用人工智能技术来提高金融预测的准确性和效率。
其中，BP神经网络是现今应用最广泛的一种人工神经网络，常被用于金融市场预测模型中。
本文将重点探讨基于BP神经网络的预测模型在金融市场的应用。
一、 BP神经网络简介BP神经网络，即“反向传播神经网络”，是一种多层前馈神经网络。
它由输入层、输出层和中间的若干个隐层组成。
其中，隐层的神经元经过训练可以体现出某些特征或规律，从而实现数据的非线性映射。
该算法通过计算输出与实际值之间的误差来调整各层之间的连接权重，从而不断优化网络的预测能力，达到最终的目标。
二、 BP神经网络在金融市场预测中的应用BP神经网络以其在非线性映射中的优越性，在金融市场的预测中得到广泛应用。
传统的金融预测模型往往只能考虑几个因素，而BP神经网络可以同时考虑多种因素，并将它们融合在一起预测未来趋势，更加符合实际的复杂情况。
以下是BP神经网络在金融市场预测中的几个案例。
1. 股价预测股票价格是金融市场中最重要的衡量标准之一。
利用BP神经网络模型可以预测股票价格动态变化趋势。
该模型将多个变量作为输入，如股票前一天的价格、交易量、公司财务状况等，通过模型对这些变量建立复杂的非线性关系，预测未来的股价变化。
2. 汇率预测汇率预测是预测国际金融市场中最重要的方面之一。
传统的汇率预测方法主要基于经济统计数据和人为预测。
而BP神经网络则可以通过对历史汇率走势的学习，预测未来汇率的涨落趋势。
3. 贷款风险评估贷款风险评估是金融机构中一项重要的任务，传统的评估方法主要借鉴于物理和经济等方面的数据，忽略了许多非经济因素，而BP神经网络则可以综合考虑许多因素，如借款人的年龄、性别、收入、信用评级等，从而更准确地预测贷款的违约率风险。
三、 BP神经网络模型的局限性虽然BP神经网络模型在金融预测方面取得了广泛的应用，但是它同样存在一些局限性。
基于BP神经网络的金融风险预测模型研究
基于BP神经网络的金融风险预测模型研究金融风险一直是金融领域中最重要的问题之一。
金融风险的预测和控制对于金融机构和投资者来说是至关重要的。
随着信息技术的不断发展，人工智能成为了金融风险预测的一个重要方法。
其中，BP神经网络被广泛应用于金融风险预测。
1、 BP神经网络的原理BP神经网络是一种经典的前馈神经网络，也是人工神经网络中应用最广泛的一种。
BP神经网络由输入层、隐层和输出层组成。
输入层接受外部输入信号，隐层通过权值调整将输入信号传递给输出层，输出层产生输出结果。
BP神经网络通过训练算法不断调整权值，优化网络结构，使得神经网络的输出结果能够与训练数据的真实结果相匹配，并且具有广泛的预测能力。
2、 BP神经网络在金融风险预测中的应用金融风险预测是一项非常重要的任务，常常需要对金融市场、股票价格等进行预测。
BP神经网络在金融风险预测中的应用非常广泛，主要集中在三个方面：金融市场预测、股票价格预测和信用评级预测。
2.1 金融市场预测金融市场是一个充满了不确定性和波动性的市场，因此对于金融市场的短期和长期预测都非常重要。
BP神经网络可以通过对历史市场数据的学习和分析，预测金融市场未来的趋势和波动。
2.2 股票价格预测股票价格预测是金融领域中最具挑战性和风险的任务之一。
BP神经网络可以通过对历史股票数据的学习和分析，预测未来股票价格的涨跌趋势。
然而，由于股票价格的不确定性和波动性，BP神经网络的预测结果并不总是准确的。
2.3 信用评级预测信用评级预测是金融风险管理中的一个重要环节。
BP神经网络可以通过对个人或公司的历史数据进行学习和分析，预测进行信用评级的结果。
这个预测结果可以帮助金融机构更好地控制风险。
3、基于BP神经网络的金融风险预测模型基于BP神经网络的金融风险预测模型需要有一些必要的步骤：首先，需要选择需要进行预测的变量和数据源。
这些变量可以是一些金融市场指标，如股票价格、汇率、利率等。
其次，需要进行数据预处理。
基于BP神经网络模型的个人信用风险评估研究
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基于BP神经网络的上市公司信用风险评价
【 摘要 】 文章在 建立上市公 司信用风 险评价指标体 系的基
础 上 ．提 出了 用神 经 网 络 对 上 市公 司 进 行 信 用评 级 的 方 法 ， 并
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基于BP神经网络的P2P网贷借款人信用风险评估研究
基于BP神经网络的P2P网贷借款人信用风险评估研究作者：李昕戴一成来源：《武汉金融》 2018年第2期一、引言科技信息媒介与金融业务的融合创新出典型P2P网络融资形态，作为一种跨空间与跨时期的资金借贷模式，网络借贷的出现有效解决了现行金融体制下，身处异度区域的市场投资者对风险、收益的差异性偏好，以及市场中长尾人群对融资存量的规模化需求。
网络借贷已逐步发展成为继传统银行融资外，金融生态系统中又一重要的融资渠道，成为实现金融惠普功能的又一关键价值主体。
网贷行业迎来发展契机的同时，由于其独特的运行环境以及集群式的扩张速度，有效外部行业监管机制的缺乏，脱离实体金融机构的纯线上信用审核，线下对借款主体资金运作流向的贷后监督的不足，以及不对称信息导致了网贷市场信用风险问题更加突出。
信用风险作为传统金融业务风险管控核心，也是当代P2P网贷行业面临的最基础性风险，有效识别P2P网贷借款人信用风险，是科学管控与事前防范风险的关键，也是推动金融生态圈可持续稳健发展的重要环节。
二、文献综述国内外众多学者对P2P网络借贷信用风险问题进行了深入研究。
针对互联网金融独特的运营特点，陈秀梅（2014）指出网络金融市场开放度高、交易关联性强，信用风险的传染性与危害性更大。
Klafft（2008）认为P2P网络借贷发生在匿名的互联网环境中，大多数投资人缺乏专业性金融知识以及风险识别能力，因此信息不对称问题比传统金融市场更为严重。
Freedman （2008）指出，为了成功获得贷款，借款人通常会隐藏对自己不利的信息，甚至会利用虚假信息进行贷款，致使投资者将资金投向违约风险系数更高的借款人，加大了资金损失风险。
在网贷信用风险管控层面，王嵩青等（2014）认为，P2P网络借贷平台无法借助金融信息基础数据库来降低信息不对称引发的信用风险，同时平台的高利率加重了借款成本，可能使借款人无法按期偿付本息，网贷借款主体面临较高违约风险。
在网贷信用风险影响因素方面，学者们研究发现主体的违约行为受多维复杂因素影响。
基于深度学习算法的金融风险评估模型研究
基于深度学习算法的金融风险评估模型研究一、绪论在金融领域，风险评估一直是一个非常重要的课题。
随着互联网金融的发展，风险评估及监控更是成为了一项亟待解决的问题。
传统的风控模型往往只是简单的规则和统计模型，难以满足现代金融市场的需求。
而深度学习算法以其优秀的表征能力和学习能力，逐渐在金融领域得到了越来越广泛的应用。
因此，本文结合深度学习算法，探讨基于深度学习算法的金融风险评估模型研究。
二、深度学习算法简介深度学习算法的理论基础是神经网络，它能够高效的对数据进行特征学习和分类。
其中，卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）在金融领域的应用较为广泛。
CNN主要用于图像和文本的识别，而LSTM则适用于序列数据，如时间序列数据。
三、基于深度学习算法的金融风险评估模型1. CNN模型在P2P网贷市场中，借款人的信息往往以图片的形式出现，而传统的基于规则的模型难以对这些数据进行处理。
因此，使用CNN模型来处理这些图片数据具有很好的优势。
利用卷积神经网络对借款人的图片进行处理，可以提取出其最突出的特征。
例如，可以提取出借款人的性别、年龄、肤色等特征，从而为风控提供更加严谨的参考。
2. LSTM模型在金融领域，时间序列数据是非常常见的，例如，股票价格的走势、汇率变动等等。
这些数据具有时序性，因此，传统的模型往往难以处理。
而LSTM模型可以解决这个问题。
通过对时间序列数据的学习，LSTM可以捕捉到数据的长期依赖性，从而得出更为准确的预测结果。
3. 组合模型除了单一模型外，还可以考虑将CNN和LSTM模型进行组合使用。
例如，在授信审核中，需要综合考虑借款人的基本信息、图片信息和历史交易记录等多个方面的数据。
利用深度学习算法，可以对这些数据进行处理，并将其融合为一个整体，从而得出更加准确的风险评估结果。
四、实验结果及分析在实验中，我们选取了一家P2P网贷平台的数据，使用深度学习算法进行风险评估。
实验结果表明，基于深度学习算法的风险评估模型相比传统的模型具有更高的准确度和泛化能力。
基于BP神经网络的商业银行信用风险预警研究
基于BP神经网络的商业银行信用风险预警研究作者：江训艳来源：《财经问题研究》 2014年第13期江训艳收稿日期：2014-03-15作者简介：江训艳（1979-），男，硕士研究生，讲师，主要从事决策分析和风险管理等方面的研究。
（新余学院，江西新余338000）摘要：信用风险是指借款人没有能力或没有意愿按期还本付息而给贷款人造成损失的风险。
传统的信用风险主要来自于商业银行的贷款业务，现代意义上的信用风险考虑到了风险环境的变化，不仅包括传统定义上的贷款违约风险也包括借款人违约可能性发生变化而给银行资产造成损失的风险。
本文在研究目前较为流行的信用风险度量模型之后，提出BP神经网络预警系统来预警信用风险。
关键词：信用风险；预警系统；BP神经网络中图分类号：F830.33文献标识码：A文章编号：1000-176X（2014）05-0046-03商业银行在经营活动过程中，主要面临着信用风险、市场风险、利率风险和流动性风险等。
由于贷款质量直接关系到银行的损益状况和生存能力，因此控制信用风险、提高贷款质量向来是银行管理的核心环节。
对处于新兴市场和转轨经济时期的我国商业银行而言，加强信用风险管理显得尤其重要。
一、信用风险概述1.信用风险的概念及形成的主要原因在传统意义上，信用风险是指借款人没有能力或没有意愿按期还本付息而给贷款人造成损失的风险。
现代意义上的信用风险考虑到了风险环境的变化，意义更为丰富，不仅包括传统定义上的贷款违约风险也包括借款人违约可能性发生变化而给银行资产造成损失的风险。
造成我国商业银行信用风险的原因很多，归纳起来，主要有商业银行管理体制落后、商业银行经营机制存在严重缺陷、道德风险和逆向选择问题和社会信用环境欠佳等。
2.信用风险的主要类型与特征信用风险基本上包括信用违约风险(Default Risk)和信用息差风险(Spread Risk)两大类型。
信用风险除具有金融风险的不确定性、传递性和扩散性外，信用风险还具有概率分布厚尾特征、非系统风险特征明显和缺乏量化的数据基础特征。
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现 代 商 贸 工 业 Ｍｏ ｅｎＢ ｓ ｅ ｒｄ ｄ ｓ ｙ ｄ ｒ ｕｉ ｓ Ｔ ａｅＩ ｕｔ ｎｓ ｎ ｒ
２ １ 年第 １ ００ ５期
基于 Ｂ Ｐ算法 的 金 融信 用风 险 仿真 研究
张 潇 元
（ 南 财 经 政 法 大 学 统 计 与数 学 学 院 ， 北 武 汉 ４ ０ ７ ） 中 湖 ３ ０ ４ 摘 要 ： 对 我 国 个 人 信 用 风 险 评 估 现 状 和 特 点 进 行 深入 研 究 的 基 础 上 ， 出 了基 于 Ｂ 网络 的 信 用风 险评 估 模 型 ， 在 提 部分 。工作 网络 的 功能 主 ｊ； ｝ 客户的信用风险评估额度 。防范 网络的功能 主要 是 当客户 的 即为后一层的输入） ；
１ １ 神 经网络 的提 出 ． 为神经元的细胞所组成 ， 以不同方式 连接而形成 网络 。人 它们 工神经网络就是尝试模拟这种生物学上的体 系结构及其操作。
模 型 为 ＪＰ 摩 根 的 ＣｅｉＭｅｒｓ 型 、 ＭＶ 模 型 、 士 信 贷 只影 响下 一层 结 点 的输 出 。为 了加 快 网 络训 练 的 收 敛 速 度 ， ．． ｒｄ ｔｉ 模 ｔ ｃ Ｋ 瑞 可 银行 的 ＣｅｉＲｓ＋模 型和 麦肯 锡 的 ＣｅｉＰ ｒ ｏｏＶｅ ｒ ｄ ｉ ｔ ｋ ｒｄ ｏｔ ｌ ｉ ｔ ｆｉ ｗ。 对输 入 矢量 作 标 准 化 处 理 ， 对 各 连 接 权 值 赋 予 初 值 。Ｂ 并 Ｐ
文 章 编 号 ：６ ２３ ９ （ ０ ０ １－ １６０ １ ７ —１ ８ ２ １ ）５０ ９－２
信用风险是 由可 能损失 的数 量 以及 违 约的 可能 性两 方 的可能性。 面组 成 。对于商业 银行 ， 影响 信用风 险 的 因素包括 借 款人 、 １２ 神经网络的建立 ．
放款人 和环境 。借 款 人是 指 向 商业 银行 贷 款 的企 业 或个 本 文 的研 究重 点 就 在 于 尝 试 运 用 神经 网络 进 行 个 人 信用
一
个 完 善 的信 用 风 险 评 估 系 统 必 须 同 时 具 有 防 范 功 能 。 本 他部 分 定 义如 下 ：
文 所建的个人信 用风险评估 模型 则是根 据这 两个 方 面将模 要是根 据先前 网络 的学 习经验 以及客户 的基本 资料 ， 计算出
基本 资 料发 生 异 动 时 ， 据 先前 的学 习经 验 和 客户 的信 用 额 度 根 资料 ， 算 出客 户 应该 具 有 的基 本 实力 ， 成 防范 功 能 。 计 完
ｌ 基 于神经 网络的信 用风 险模型
率， 但利用原始 数据得 到的信用 评估 只是 一个 静态 的 、 对个 估时加 以判断 。个 人 的情 况 会 不断 的 变化 ， 这就 要 求对 其
网络可看作是一个从输入 到输出 ｙ 的非线性映射， ｋ 神经网
映射出复杂的函数 。 对Ｂ Ｐ模型， 设分别设输入层、 隐含层及输出层结点的个数
个人信用 风 险 评 估本 质 上 是 在 表 征 一 个人 的 违 约概 络通过对简单的非线性 函数进行 数次复合 ， 不断逼近 ， 可近似
人 过 去 信 用 情 况 的 总 结 ， 适 用 于 对 其 第 一 次 进 行 信 用 评 １２ １ 模 型假 设 只 ．． 基 本 资 料 进 行 不 断 更 新 ， 据 此 得 到 动 态 的信 用 风 险 评 估 。 分别 为 １ ，个 ， 个 。训 练 样本 的个 数 为 Ｎ个 。故 此 网络 其 并 个 Ｊ Ｋ
输入层输入为： 一 ｛ ）ｎ １ ２ …， ，∈｛ ， ， ， Ｅ｛ ， ， Ｎ｝ｉ １ ２ …， 隐含层输出为 ： ＝（ ） ∈｛ ，， ， （ ， ｌ２ …， ）前一层 的输 出
输 出层 实际 输 出为 ： 一 ｛ ）期 望输 出 为 ： ＝ ｛ ）屉 ‰ ， Ｅｌ ， ∈（ ，， ， ； １２… Ｋ｝
对 提 出 的 模 型 进 行 了改 进 和 验 证 ， 商 业 银 行 信 用 风 险 评 估 提 供 了 可 行 的 解 决 方 案 。 实验 结 果 数 据 说 明 了该 模 型 的 合 理 为 性与有 效性 。
关 键 词 ： 用 风 险 评 估 体 系 ； 工 神 经 网 络 ； Ｐ神 经 算 法 信 人 Ｂ 中 图分 类 号 ： ８ Ｆ３ 文献标 识码 ： Ａ
； 输 出神经 元 的 阈值 为 ： ｔ。
神 经 网络 ： 真 正 的神 经 网络 是 由 数个 至数 十亿 个 被 称 ａｉ 一个 Ｊ； ｉ
值 就是将所 有输入乘 以它们 的权重 的合 计 。当权 重 合计值 １２２ 模型函数 ．． 大 于临界值 时 ， 神经元会输出 ｌ 。相反， 则输 出 ０ 。最后输出会 （） １激活函数 ： 于执行对神经元所获得 的网络输 入的变 用
神 经元 ： 每个 神 经 元 有 特 定 数 量 的 输 入 ， 会 为 每 个 神 也 经 元 设 定 权 重 。神 经 元 会 计 算 出 权 重 合 计 值 ， 权 重 合 计 而
输入 层神经元 ｉ 与隐含 层神经元 Ｊ之 间的连接权 值为 ： 隐含层神经元 Ｊ的阈值 为：ｉ ｒ； 隐含层神经 元 与输 出层神经元 之 间的连接权 值为 ：
人 。商业 银行 为评 价 客户 信 用 ， 立 了一 些评 价 模 型 。常 状况的判别和预测研究。 建 用 的模 型可分为 以下几类模 型 ： 综合 评分 模型 、 构模 型 一 结 Ｂ Ｐ网络是一种单 向传 播的多层前 向（ 前馈） 网络 ， 解决 了 Ｓ ＷＯＴ分析模型 、 计评分模 型 、 统 层次模 型一Ｃ Ｔ结 构分 多层网络 中隐含单元连接 权 的学 习问题。输入信号 从输 入结 ＡＲ 析法 。 目前在欧美 比较流行的 四个 高级 内部信 用风 险度 量 点依次传过各 隐含 层， 然后传到输 出结点 ， 每一层结 点的输 出