基于模糊层次分析法的商业银行风险管理
风险管理中的模糊评价方法研究
风险管理中的模糊评价方法研究风险管理在如今复杂多变的商业环境中变得越来越关键。
在决策过程中，准确评估风险发生的概率和影响程度是至关重要的。
然而，由于许多风险是不确定的、模糊的，传统的评价方法往往难以适应这种情况。
因此，研究模糊评价方法对于改进风险管理具有重要意义。
模糊评价方法是一种处理模糊信息的数学工具。
它能够处理不确定和模糊的数据，并将其转化为可操作的结果。
在风险管理领域，模糊评价方法能够提供一种更全面、客观的评估方式。
它允许决策者考虑各种可能性，并根据不同的风险因素给出相应的权重。
模糊评价方法的核心是模糊逻辑和模糊推理。
通过使用模糊逻辑，决策者可以将风险描述为模糊集合，并使用隶属度函数来量化风险的程度。
例如，一个风险可以被描述为“高度可能发生”的模糊集合，其隶属度函数可以表示为一个三角形或梯形函数。
根据实际情况，该函数可以根据专家知识或历史数据来调整。
通过模糊推理，决策者可以根据不同的风险因素和权重来计算最终的风险评估结果。
在模糊评价方法中，风险评估的结果通常是一个模糊数值。
这个数值表示了风险发生的概率和影响程度之间的模糊关系。
通过将模糊数值与风险容忍度进行比较，决策者可以确定风险管理的优先级。
对于超过容忍度的风险，相应的管理措施需要被采取。
除了模糊评价方法，还有一些其他的风险评估方法被广泛应用于实践中。
其中，定性评价和定量评价是两种常见的方法。
定性评价着重于描述和比较风险之间的差异，通过主观判断给出一个相对的风险等级。
虽然定性评价方法简单易行，但它忽视了风险发生的概率和影响程度的定量信息。
相比之下，定量评价方法通过使用可测量的指标和数据来计算风险的数量化结果。
然而，定量评价方法依赖于准确的数据和模型，并忽视了不确定性和模糊性。
在实际应用中，选择何种评价方法应该根据具体情况进行。
对于一些复杂的、多变的风险，模糊评价方法可能更适用。
例如，在金融领域，市场风险和信用风险通常是模糊的，由于涉及到众多因素和不确定性，传统的评价方法很难给出准确的结果。
基于层次分析法的商业银行小企业信贷风险预警模型初探
的小企业信贷风 险聚集 的当务之急。 本文所采用 的层次分析法 （ Ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｔ ｉ ｃ Ｈ ｉ ｅ ｒ ａ ｒ ｃ ｈ ｙ Ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ， 简 称Ａ ＨＰ ） 是一种多重 目标决策方法 。对小企业信贷风险进行
等 因素挑战 ， 传统的单纯依 靠大客 户生存的经 营模 式将逐 步
层次分析法是 Ｔ ． Ｌ Ｓ ａ ｔ ｔ ｙ 在２ ０世 纪 ７ ０年 代 末 提 出 的 一
融资服务能力。 关键词 ： 层 次分析 法； 小企业信 贷风险； 预警模 型 信贷风险预警对商业银行 的经济 意义在于 ： 越早发现风 险、 越早采取措施 ， 商业银行付 出的成本 和代价就越低 ， 给商 业银 行带来的效益也 就越 大。按 照 １ ： １ ０ ： １ ０ ０的理 论 ， 如果 在信 贷风险暴 露之前就 预警 并将其 有效控制 的成本是 １ ， 那 么到了风 险暴露过程 中才发现并采取 风险控制措施 ， 它 的成 本就会是 １ ０ ， 到了风险完全暴露时控制或化解风 险的成本就
［ １ ］杨伟 ．经营租赁和 融资租 赁的财务 影响分析 ［ Ｊ ］ ． 现代
经济信息 ． ２ ０ ０ ９ （ １ ７ ） ．
［ ２ ］羊 雪冬 ．经营租赁 应收账 款会计处 理 与合 同管理 的探
４ ．结束 语
融资租赁与经营租赁 对公 司收益 和纳税 的影响 的不 同。最
后， 针对融 资租赁与经营租赁的功能进行 了比较 。
参考文献 ：
本文 主要对融资租赁与经营租赁进行 了 比较 ， 首先从合 同的灵 活性 和 目的以及支 付 的租金数额 ， 账 务处理 方式 ， 租 赁期 限及租金构成项 目， 筹资方式和出租人是否提供 服务 以
）
金融风险管理中的模糊综合评价方法应用
金融风险管理中的模糊综合评价方法应用在金融领域，风险管理是一项至关重要的任务。
金融风险管理涉及到众多不确定因素，如市场波动、信用风险和操作风险等，这些因素可能对金融机构的稳定性和盈利能力造成重大影响。
为了应对这些风险，金融机构需要有效的评估和管理工具。
模糊综合评价方法是一种应用广泛且可靠的方法，用于帮助金融机构识别和评估各种风险。
模糊综合评价方法是一种基于模糊逻辑和模糊数学理论的决策分析方法。
它考虑到了各种不确定因素，如数据的不确定性、专家意见的模糊性以及因素之间的相互影响等。
通过将这些不确定因素转化为模糊数值，并利用模糊综合评价方法进行计算和分析，金融机构可以更好地识别和评估风险，从而采取相应的风险管理策略。
在金融风险管理中，模糊综合评价方法可以应用于多个方面。
首先，它可以用于风险识别和评估。
金融机构可以将各种风险因素转化为模糊数值，并利用模糊综合评价方法对风险进行定量评估。
通过综合考虑不同因素的权重和相对重要性，可以得出一个综合的风险评估结果，为金融机构制定风险管理策略提供决策依据。
其次，模糊综合评价方法可以用于风险优化和控制。
金融机构可以利用该方法对不同风险管理策略进行评估和比较。
通过综合考虑风险和收益的关系，可以找到最合适的风险管理策略，以最大程度地降低风险并保障盈利能力。
此外，模糊综合评价方法还可以帮助金融机构优化资本配置，确保充足的资本支持，以应对风险的挑战。
第三，模糊综合评价方法还可以用于风险预警和监测。
金融机构可以根据模糊综合评价方法的结果，及时预警并监测风险的变化。
通过建立风险评估模型和监测指标体系，金融机构可以有效地监控风险情况，并采取相应的风险管理措施。
这有助于金融机构及时发现和应对潜在的风险，避免大规模损失的发生。
最后，模糊综合评价方法还可以应用于金融产品创新和设计。
金融机构可以利用该方法对不同金融产品进行评估和比较。
通过综合考虑各种因素，如产品的市场需求、风险收益特征以及竞争对手的情况等，可以找到最合适的金融产品设计方案，以满足客户的需求并降低风险。
《基于模糊综合评价法的银行内部控制质量评价研究》范文
《基于模糊综合评价法的银行内部控制质量评价研究》篇一一、引言银行内部控制质量评价是现代银行业风险管理和内部治理的重要环节。
本文以模糊综合评价法为工具，对银行内部控制质量进行评价研究。
该方法可以有效地处理复杂、模糊的评价信息，将定性与定量分析相结合，为银行内部控制的优化提供科学依据。
二、模糊综合评价法概述模糊综合评价法是一种基于模糊数学理论的评价方法，它通过建立评价指标体系，运用模糊变换原理，将定性和定量因素综合起来，对研究对象进行总体评价。
该方法具有考虑因素全面、操作灵活、适用性强的特点，可以较好地处理多层次、多因素的复杂问题。
三、银行内部控制质量评价指标体系构建1. 评价指标选择银行内部控制质量评价指标体系包括内部控制环境、风险评估、控制活动、信息与沟通、监督等五个方面。
具体指标包括组织结构、人员素质、风险识别、控制措施、信息传递、监督机制等。
2. 评价模型构建根据模糊综合评价法的原理，构建银行内部控制质量评价模型。
该模型包括确定评价因素的权重、建立评价集、确定评价矩阵等步骤。
其中，采用层次分析法确定各因素的权重，结合专家打分法建立评价集和评价矩阵。
四、银行内部控制质量评价实证分析以某银行为例，运用模糊综合评价法对其内部控制质量进行评价。
首先，根据评价指标体系，收集该银行的相关数据和信息。
其次，运用层次分析法确定各因素的权重。
然后，结合专家打分法建立评价集和评价矩阵。
最后，通过模糊综合评价模型计算出该银行内部控制质量的综合评价结果。
五、结果分析与优化建议1. 结果分析根据模糊综合评价结果，可以得出该银行内部控制质量的总体水平以及在各个方面存在的优劣势。
通过数据分析，可以进一步揭示该银行内部控制存在的问题和不足。
2. 优化建议针对该银行内部控制存在的问题和不足，提出相应的优化建议。
主要包括加强组织结构优化、提高人员素质、完善风险评估机制、强化控制活动、加强信息传递与沟通、完善监督机制等方面。
同时，建议该银行定期进行内部控制质量评价，及时发现问题并采取相应措施进行改进。
商业银行内部控制状况的模糊综合评价方法
商业银行内部控制状况的模糊综合评价方法[摘要]随着国有商业银行的陆续上市，建立健全其内部控制体系成为紧迫任务，而内部控制体系的建立和健全离不开有效的评价方法，本文试用模糊综合评价方法对内部控制状况进行评价。
模糊综合评价模型由因素集、评语集、权重集、分数集等构成，由专家或者熟悉内控的人员做出评价得出评语集；根据中国银监会的“内部控制评价计分方法表”，用层次分析法(AHP)确定指标权重；用模糊聚类分析对评价结果进行归类和综合评价，并以某商业银行的内部控制为例说明这种方法的运用。
我国目前内部控制评价缺乏定量评价，本文的模糊综合评价方法是对定量评价的一种尝试。
[关键词]商业银行；内部控制；模糊数学；模糊综合评价有效的内部控制机制是防范金融风险的第一道屏障，而以建立和完善有效内控机制为主要内容的商业银行内控体系建设，则是银行风险监管的基础和关键。
国外在进入20世纪90年代后，对于内部控制的研究进入了一个新阶段。
1992年，美国“反对虚假财务报告委员会”下属的，由美国会计学会(AAA)、注册会计师协会 (AICPA)、国际内部审计协会(IIA)、财务经理协会(PEI)等组织参与的“发起组织委员会”(简称COSO)专门致力于内部控制研究。
1992年，发布COSO报告，首次把内部控制从原来的平面结构发展为立体框架模式，代表着国际上在内部控制研究方面的最高水平，是内部控制理论研究历史性的突破。
COSO报告发布后，很快得到了广泛的认可，世界各国及各专业团体纷纷效仿，对内部控制进行重新研究，并采用COSO报告的最新理念，发布了自己的文告。
1998年9月，巴塞尔银行监督委员会在吸收COSO报告的研究成果基础上，发布《银行组织内部控制系统框架》，系统地提出了评价商业银行内部控制体系的指导原则，巴塞尔监管委员会还在内部控制的五大基本要素之外，增加了监管当局对内部控制的检查和评价，把它作为内部控制的另一个不可忽视的内容。
可见，巴塞尔委员会同COSO委员会一样，对内部控制理论的研究是多角度、全方位的。
基于模糊层次分析的项目风险评估研究
基于模糊层次分析的项目风险评估研究在项目管理中，风险评估是一个至关重要的环节。
通过对项目风险进行全面的评估和分析，可以有效的降低项目的风险，保障项目的顺利进行。
而基于模糊层次分析的方法，正是一种较为有效的项目风险评估方法。
模糊层次分析是一种多标准决策方法，它允许决策者根据自身的主观认知和经验，将清晰的数据与模糊的数据进行比较和排序，从而得出相对权重的结果。
在项目风险评估中，模糊层次分析方法可以帮助决策者综合考虑各种风险因素，并对其进行排序和评估。
首先，项目风险评估需要明确评估的对象和目标。
在项目管理中，风险评估的对象通常是一项具体的项目任务或决策。
而评估的目标，则是对项目风险的程度、影响和优先级进行定量分析和排序。
其次，针对不同的项目风险因素，需要构建相应的评估指标体系。
在评估指标体系的建立过程中，我们可以借鉴以往项目的经验和教训，结合专家的建议和意见，对不同的风险因素进行分类和归纳。
在这个过程中，可以使用专门的工具和方法，如头脑风暴、专家访谈等，以确保评估指标体系的全面和准确性。
然后，需要确定各种风险因素之间的关系和权重。
在项目风险评估中，不同的风险因素之间可能存在一定的相关性和依赖关系。
通过模糊层次分析方法，可以将这种相关性和依赖关系的程度转化为数值，并计算出各种风险因素的相对权重。
这样一来，决策者就可以根据这些权重来制定相应的风险应对措施。
最后，根据评估结果，制定项目风险应对策略。
通过模糊层次分析方法，我们可以得到各种风险因素的相对权重，也就是它们对项目风险的贡献程度。
根据这些权重，我们可以对各种风险因素进行排序，并制定相应的风险应对策略。
对于具有较高权重的风险因素，我们应该采取更为积极和有力的措施来应对；而对于具有较低权重的风险因素，则可以适度降低风险防范措施的投入。
总体来说，基于模糊层次分析的项目风险评估方法可以帮助决策者更好地理解和应对项目风险。
通过综合考虑各种风险因素的相对权重，我们可以准确地评估出项目的风险程度和优先级，从而制定更为科学和合理的风险应对策略。
从层次分析角度对商业银行风险评价探究
从层次分析角度对商业银行风险评价探究【摘要】商业银行在日常经营中面临着各种不同类型的风险，如信用风险、市场风险、操作风险和流动性风险。
本文从层次分析的角度对商业银行的风险评价进行了探究。
通过对不同风险类型的分析，可以帮助银行更好地进行风险管理和控制，保障其稳健经营和持续发展。
从信用风险、市场风险、操作风险和流动性风险的角度进行评价，有助于揭示商业银行在各方面的薄弱环节和潜在风险，为其制定有效的风险应对措施提供参考。
研究成果总结显示，层次分析方法可以有效地帮助商业银行评估和应对风险，为其经营决策提供科学依据。
未来研究应该进一步探讨如何完善层次分析方法，提高风险评价的准确性和实用性。
【关键词】商业银行、风险评价、层次分析、信用风险、市场风险、操作风险、流动性风险、研究成果、研究展望、结论、研究背景、研究目的、研究意义1. 引言1.1 研究背景商业银行作为金融体系中的重要组成部分，其稳健运营和风险控制对整个金融系统的稳定至关重要。
随着金融市场的不断变化和金融创新的不断发展，商业银行所面对的风险也日益复杂和多样化，传统的风险评价方法已经无法完全适应现代金融环境的需要。
本研究将从商业银行风险类型分析入手，结合层次分析方法，探讨商业银行的信用风险、市场风险、操作风险和流动性风险等不同类型风险的评价方法，并对其进行综合分析。
通过对不同风险因素的权重进行量化和比较，为商业银行风险管理提供科学的决策支持。
希望通过本研究的开展，能够为加强商业银行风险管理提供新的思路和方法。
1.2 研究目的本研究的目的是通过从层次分析角度对商业银行的各类风险进行评价探究，进一步揭示商业银行风险管理的重要性和必要性。
通过分析商业银行的风险类型，可以深入了解不同种类风险对银行经营的影响程度，为银行管理者提供更为具体的风险管理策略和方法。
通过层次分析方法对商业银行的信用风险、市场风险、操作风险和流动性风险进行评价，可以帮助银行识别和量化各类风险，为银行管理者提供更为科学、准确的风险评估工具，从而有效降低风险带来的损失。
基于模糊神经网络的商业银行信用风险评估模型研究EI
!""#年$$月系统工程理论与实践第$$期文章编号%$"""&’())*!""#+$$&"""$&")基于模糊神经网络的商业银行信用风险评估模型研究吴冲,吕静杰,潘启树,刘云焘*哈尔滨工业大学管理学院,黑龙江哈尔滨$-"""$+摘要%在确立了商业银行信用风险评价指标体系的基础上,建立了基于模糊神经网络的商业银行信用风险评估模型.该网络具有四个因子输入,一个衡量商业银行信用风险的输出,总共六层的结构,且模糊规则层具有根据具体问题情况进行调节的能力,优于神经网络完全黑箱操作的特点.利用/01203’4$对$’(组样本数据进行实证分析,训练结果表明网络预测误差小.关键词%商业银行5信用风险评估5模糊神经网络5实证研究中图分类号%6!(!4-56)7!4#!文献标识码%891:;<=>?@A ;B 1C B D E8D D A D D F A >1/=;A 2=G ?=F F A @H B 02I 0>E D I 0D A ;=>6:J J <K A :@02K A 1L =@EMN ?O =>P ,Q R N S B >P &T B A ,U 8K V B &D O :,Q W N X :>&10=*9H O ==2=G /0>0P A F A >1,Y 0@3B >W >D 1B 1:1A =G Z A H O >=2=P <,Y 0@3B >Y A B 2=>P T B 0>P $-"""$,?O B >0+[\]^_‘a ^%8H =F F A @H B 0230>E H @A ;B 1@B D E 0D D A D D F A >1F =;A 230D A ;=>G :J J <>A :@02>A 1L =@E B DA D 1032B D O A ;:D B >P1O A H @A ;B 10D D A D D F A >1B >;A bD <D 1A F A D 1032B D O A ;G =@H =F F A @H B 0230>E D 4Z O B D >A 1L =@EB D0’&D 1=@A <D 1@:H 1:@A L B 1O #G 0H 1=@B >c :1D 0>;=>A =:1c :1F A 0D :@B >P1O A H @A ;B 1@B D E=G H =F F A @H B 0230>E D 4Z O AG :J J 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,形成信用风险的分类评估模式.随着信用风险的迅猛膨胀以及信贷决策的日益复杂化,分类评估模式所反映的有限的经济信息已经远不能满足信贷风险决策的需要.在此,本文欲建立一个基于模糊神经网络的商业银行信用风险的评价模型.t 商业银行信用风险评价指标体系t 4n uu u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u u 指标选择原则万方数据!"与我国国情相结合#具有可操作性我国目前资本市场上#伪造$编造会计凭证$会计账簿和编制虚假财务会计报表现象非常严重#因此过多或完全采用财务指标不但忽视了其他非财务因素的影响#结果的真实可靠性也会受到质疑%&"以巴塞尔新资本协议为指引#以内部评级结果为基础巴塞尔协议规定世界商业银行在&’’(年必须开始使用内部评级法%我国银行于!))*年颁布了贷款风险分类指导原则#并与&’’&年开始正式实行贷款五级分类管理#在选择指标和确定计量模型的时候应该充分结合两者的需求#以便模型具有实用性%+"学习国外同业的成熟经验和国际标准西方商业银行发展时间较长#在信用风险管理方面已经积累了大量的经验#形成了不同的模型和标准%我们在研究信用风险时#也必须学习国外同业的成熟经验和国际标准#与中国的具体国情相结合%("可预见性原则指标体系的设置和信用风险的评估#目的在于深入挖掘贷款企业和银行本身潜在的风险信息#因此指标应该能够体现未来的发展趋势%,-,信用风险评估指标体系的构建传统信用风险评估指标体系往往仅含有数个财务指标#而且并未将贷款方式切实引入评估范围#依此对信用风险进行判别#其评估结果难以令人信服%同一企业在不同贷款方式下其信用风险是不同的#贷款方式的.多样性/决定了信用风险的.相对性/#即信用风险的评估结果应是相对特定贷款方式的量化值%而传统评估模型在对样本进行学习$训练的过程中对贷款方式的影响不加以区分#甚至不加以考虑#这样势必会形成不容忽视的.系统性误差/#不能反映信用风险的.相对性/特征%综合考虑信用风险的各影响要素#依据指标选择原则#借鉴我国财政部统计评价司的企业绩效评价指标体系和中国工商银行企业资信评估指标体系以及国内外有关文献的相关数据#兼顾我国信用风险的特殊性和数据的可获得性#最终确定以下!0项指标用作商业银行信用风险评估1流动比率$速动比率$超速动比率$营运资金2总资产$资产负债率$净资产收益率$资产收益率$销售净利率$销售收入2总资产$成本费用利润率$存货周转率$应收账款周转率$总资产周转率$流动资产周转率$固定资产周转率$贷款方式%3模型的提出人工神经网络4567898:8;<=>?6;<=>7@A 6B#5=="应用于商业银行信用风险评估#无论从思想上#还是从技术上都是对传统评估方法C &D (E的一种拓宽和突破#解决了传统评估方法难以处理高度非线性模型$缺少自适应能力$信息和知识获取的间接$费时$效率低等困难#从而为模型实用化奠定了基础C F E %但同时我们也应该看到#神经网络用于信用风险评估具有一定的片面性和盲目性等缺点%例如神经网络的训练是在黑箱中进行的#这种运算摒弃许多行业经验和专家经验#具有一定的盲目性#人们不能对之进行干预C 0D *E %神经网络适合于对数量指标的分析#而忽略对影响因素中的定性指标的分析#显然是不合理的$片面的%而且用神经网络来评价经济问题时#很难说明神经网络训练后#各网络参数和阀值的经济含义#使得模型缺乏说服性%在考虑到神经网络用于商业银行信用风险评估的进步性和局限性的基础上#本文提出用模糊神经网络来评估商业银行信用风险%首先#模糊神经网络可以对模糊向量进行分析预测#如很多经济指标可能为如下形式1.贷款企业管理者经营管理能力高$中$低/G .贷款企业发展前景好$一般$不好/等%运用模糊神经网络就可以在一定程度上克服神经网络的片面性G 其次模糊神经网络的运算不完全是黑箱操作#信用分析人员可以根据实际经验#调整模糊运算规则#这样可以在一定程度上解决神经网络的盲目性问题%故我们认为将模糊神经网络用于商业银行信用风险问题的评估#具有一定的进步性#是一种有益的尝试#同其他方法相比#本评价方法具有科学$简洁$可操作性强等特点#而且模型的结构与方法应用前景广阔%H 模糊神经网络模型的确定H -I 模糊神经网络的输入和输出四个输入向量#依次为营运能力因子$偿债能力因子$盈利能力因子和贷款方式因子%营运能力因子包&系统工程理论与实践&’’(年!!月万方数据括应收账款周转率!总资产周转率!流动资产周转率!固定资产周转率"偿债能力因子包括流动比率!速动比率!超速动比率!营运资金#总资产!资产负债率!存货周转率"盈利能力因子包括净资产收益率!资产收益率!销售净利率!销售收入#总资产!成本费用利润率"贷款方式因子包括贷款方式$一个输出变量%用贷款到期时尚未偿还的贷款额除以总的贷款额得到$&’(模糊神经网络算法本文选用混合学习算法)最陡下降和*+,最小二乘估计结合的算法-.%/01$模型只有一个输出%表示为)234567%89%5/9其中67为输入向量%8为参数集%4为网络所实现的整体函数:如果存在函数;使复合函数;<4对8中的某些元素是线性的%则这些元素可通过最小二乘方法识别得到:更正式地%如果参数集8可以被分为两个集合)838/=8>5>9使得;<4对8>中的元素是线性的%则通过对方程5/9施加;算子%有;5293;<4567%895?9它对8>中的元素是线性的:现给出8/中的元素值%我们可以给出方程5?9输入@对训练数据%并得到一个矩阵方程)A B 3C 5D 9其中B 为未知向量%其元素是8>中的参数:因此这是一个标准的线性最小二乘问题%使EA B F C E >最小化的B 的最优解为最小二乘估计器5*+,9B G)B G 35A H A 9F /A HC 5I 9其中A H 是A 的转置%如果A H A 非奇异%5A H A 9F /A H是A 的伪逆:具体地%设5D 9中定义的矩阵A 的第7行向量为J 7H %C 的第7个元素为C 7H%则可以按照下式迭代计算B )B 7K /3B 7K @7K /J 7K /5C H 7K /F J H7K /B 79%@7K /3@7F @7J 7K /J H7K /@7/K J H7K /@7J 7K /L M N %730%/%O%@F /%5P 9其中最小二乘估计器B G等于B Q :计算5P 9式所需的初始条件为B 030及@03RS %其中R 是一个大的正数%S 是维数为T U T 的单位矩阵:这些初始条件对辨识BG所起的作用很大:下面综合最陡下降和*+,结合的算法来计算网络参数:计算的每个周期包括一个前向传递过程和一个反向传递过程:在前向传递过程中%每给出一个输入向量后%就逐层计算网络节点的输出直到得到5D 9中矩阵A 和C 的相应行:对所有的训练数据重复这一过程以形成完整的A 和C "随后8>中的参数就可以由5I 9中的一个伪逆公式或是由5?9中的递归最小二乘公式进行辨识:辨识8>中的参数后%我们可以为每个训练数据对计算误差指标:在反向传递过程中%假定一个V 层网络%第W 层5W 30%/%O%V "W 30表示输入层9层有X 5W 9个节点:第W 层有7个节点Y 73/%O%X 5W 9Z 的输出及函数可以分别表示为[W %7和\W %7%我们有如下的通用表达式)[W %73\W %75[W F /%/%O%[W F /%X5W F /9%]%^%R %O9%5_9其中]%^%R %O 是此节点的参数:设给定训练数据集@对数据%将第Q 对5/‘Q ‘@9数据的误差指标定义为误差的平方和)a @3b X5V 9c 3/5d cF [V %c9>%5e 9其中d c 为第Q 个期望输出向量的第c 个分量%[W %c 为给网络施加第Q 个输入向量所产生的实际输出向量的第c 个分量%5为简化表示%对d c 和[W %c 省去了下标Q9:显然如果a Q 30%则网络就能精确复现第Q 个训练数据中的期望输出向量:因此我们的任务就是使得定义为a3f a Q 的整体误差最小:定义误差g V %7为误差指标a Q 的第S层第7个节点输出的导数%符号表示为)g V %73h Ka Qh [V %7’5.9?第D 期基于模糊神经网络的商业银行信用风险评估模型研究万方数据对第!层第"个输出节点的误差信号可以直接计算#$%&"’()*+(,%&"’(*+(,%&"&-./0对第!层第"个位置的内部节点误差信号可由链式法则推导而得#$%&"’()*1(,%&"’23-%).04’.()*1(,%&"&(5%).&4(,%&"’23-%).04’.$%).&4(5%).&4(,%&"&-..0其中/6!6%7.8即第!层内部节点误差信号可以表示为第!).层节点误差信号的线性组合8整体误差指标*相对于9的导数为#()*(9’21+’.()*1(9:-.;0因此&对无线性最小化的简单最陡下降法而言&通用参数9的更新公式为#<9’7=()*(9&-.>0其中=为学习效率&可以进一步表示为#=’?@9(*A B(9C ;&-.D 0其中?为步长8网络总输出为#E F &.’@G H"5"’@"G "5"@"G ":-.F 0I 实证研究I :J 样本数据的获取由于不同行业的企业经营环境和业务范围差距很大&企业的各项财务指标和非财务指标也不具有可比性&而我们又缺乏必要的行业标准和经验值K 因此模型中选用同一行业&短期贷款的样本数据来避开这一问题K 本文的数据来源于中国工商银行总行信贷部以及中国工商银行黑龙江省分行哈尔滨市南岗支行K 采集的数据检索条件如#L 样本行业范围#M 类行业NN 制造业O P 贷款种类#短期贷款-一年及一年以内0O Q 贷款发放日期#.R R S 年.月.日至.月>.日O T 贷款余额截止日#;//.年S 月.>日O U 贷款方式#据V 贷款通则W 分为信用X 担保X 抵押和质押四种方式O Y 贷款金额#贷款实际发放金额O Z 贷款余额#截止;//.年S 月.>日确定为损失的贷款余额O [贷款形态#贷款目前所处的形态\企业全称及代码#识别企业的唯一标识码O ]^报表日期与报表#.R R _年.;月>.日的企业资产负债表和损益表K经过收集X 整理共获取‘>‘个样本&涉及贷款额.‘/多亿元人民币KI :a 样本数据的处理首先对样本数据进行稳健性处理K 鉴于本文取得的样本数据容量较大&各指标取值范围较广&数据具有一定的平滑性&因此选用两倍X 三倍标准差检验法进行异常数据剔除&最终获得.‘_个样本数据K然后利用b c b b 统计软件对数据进行了因子分析K 求解释因子的主要目的是确定能够解释观测变量之间相关关系的最小因子个数K 依据特征值准则&当前样本数据条件下的解释因子数确定为D K 而且从因子负载矩阵中可以看出&各因子的经济含义较为明显&.‘项指标的样本数据被分为四个解释因子&具体结果成为本文的样本数据-我们选用.//组作为样本数据0&见附表.K 该网络的第二层为模糊化层&作用是将输入变量模糊化&模糊化处理是将数字表示形式的输入量转化为通常用语言值表示的某一限定码的序数K 每一个限定码表示论域内的一个模糊子集&并由其隶属度函数来定义K 本文选用高斯型隶属度函数K由上可知网络为输入层有四个节点&输出层一个节点&共计六层的网络结构K 网络学习参数如下#L 循环次数>/次O P 目标误差为/:/.O Q 学习算法#结合使用最小二乘预测和反向传播算法-模糊d c 算法0进行隶属函数的参数预测O D系统工程理论与实践;//D 年..月万方数据!采用含噪声测量法采集数据"#每条规则的权值为$"%训练数据$&&组’测试数据()组"使用*+,-+.(/$0$$1$23模糊逻辑工具箱+4567编辑器896对该网络进行训练:经过训练得到模糊神经网络的真实结构;是一个由四个输入’一个输出’模糊化层包含$<个神经元;模糊规则层有=$条规则构成的复杂的模糊神经网络;见图$:图$训练得到的模糊神经网络结构896工具中的曲面观察器用于显示一个输出与一个或两个输入之间的依赖情况;即它为系统生成和绘制输出曲面映射;由于输入$’<与输入>’2无关系;故可得图<:它是训练后输入$’输入<与输出函数曲面图?左图@和输入>’输入2与输出函数曲面图?右图@:图<训练后的函数曲面图通过规则编辑器我们可以看到=$条模糊规则;这里由于篇幅问题;不再详细列出;可以将后面的程序加入到*+,-+.中运行得到:对()组测试数据?具体数值见附表<@进行预测;得到预测平均误差为&/&<>>;误差曲线见图>:从训练结果来看;误差非常小;训练结果令人满意;可见模糊神经网络方法用于评估商业银行信用风险非常适合:A 小结本文确立了商业银行信用风险评估的指标体系;建立了基于模糊神经网络的商业银行信用风险评估模型;经过实证研究;模糊神经网络用于评估商业银行信用风险非常适合;网络预测误差小;模糊规则层还具有根据具体问题情况进行调节的能力;优于神经网络完全黑箱操作的特点;适合用于商业银行信用风险评估:B第2期基于模糊神经网络的商业银行信用风险评估模型研究万方数据图!误差曲线参考文献"#$%世界银行&新型市场经济中的商业银行#’%&北京"中国财经经济出版社($))*&!+,&-./012345&6.778/9:302345:4;8<’3/58=>9.4.7?#’%&28:@:4A "6B :43C :4349:30341>9.4.7:9D E F 0:G B :4AH .E G 8($))*&!+,&#I %D 3=/:9:3J 395G .4&-:00:37D 8//3E 1:4&K 8A E 03=./?:7L 0:93=:.4G.M 9/81:=/:G 57.1800:4A #J %&J .E /430.M 2345:4A341C :43498(I N N N (I O "$+$O &#!%P B 0G .4J &C :4349:30/3=:.4G 341=B 8L /.F 3F :0:G =:9L /81:9=:.4.M F 345/E L =9?#J %&J .E /430.M Q 99.E 4=:4A K 8G 83/9B($)R N (I "$N )+$!N &#O %-83=K .F 8/=6/3:A &Q M 39=./3430?=:93L L /.39B=.F 3459.41:=:.4#J %&J .E /430.M 2345:4A341C :43498($)R ,()"I ,!+I S S#,%刘有才(刘增良&模糊专家系统原理与设计#’%&北京"北京航空航天大学出版社($))S &I !*+I O I &T :EU .E V 93:(T :EW 84A V 0:34A &D /:49:L 08341X 8G :A 4.M C E Y Y ?>Z L 8/=[?G =87#’%&28:@:4A "D E F 0:G B :4AH .E G 8.M 28:@:4A\4:]8/G :=?.M Q 8/.43E =:9G 341Q G =/343E =:9G ($))S &I !*+I O I &#S %T 3</8498K C ./8G =J /([9.==X Q A E 3:G &^7L 08784=:4A39.7L /8B 84G :]89/81:=V /:G 5V 7343A 8784=G ?G =87"=B 893G 8G =E 1?.M B 34]:=F 345#J %&H 34]:=2345&I N N $($S _I ‘"$S +!N &#*%a /.41>50E 41(b 3:T 3/G 84(>:]:4128/B 3/1G 84&’.180M ./3430?G :G9/81:=/:G 5:4=B 884=8/L /:G 8G 89=./#J %&;./A 8G2345(I N N $(*I _!‘"))+$N S &#R %K .F 8/=J’.9B 8/(X .0.A =:9X c &b 4.<081A 8V F 3G 81G ?G =87"34:4=/.1E 9=:.4=.8Z L 8/=G ?G =87#’%&;8<U ./5"’397:0039D E F 0:G B :4A6.7L 34?($)))&#)%T 8G B 4.’([L 89=./U &;8E /:3048=<./5L /81:9=:.43430?G :G "=B 8F 345/E L =9?93G 8#J %&;8E /.9.7L E =:4A&$))S ($_$N ‘"$I ,+$O *&#$N %K 3A B E L 3=B :-&6.7L 3/:4A 48E /3048=<./5083/4:4A 30A ./:=B 7G :4F 345/E L =9?L /81:9=:.4#J %&^4=8/43=:.430J .E /430.M6.7L E =3=:.430^4=800:A 8498341P /A 34:Y 3=:.4G&$))S ($_!‘"$*)+$R *&#$$%楼顺天(施阳&基于’Q a T Q 2的系统分析与设计dd 神经网络#’%&西安"西安电子科技大学出版社(I N N N &T .E[B E 4V =:34([B :U 34A &[?G =87Q 430?G :G341X 8G :A 423G 81.4’Q a T Q 2+;8E /30;8=<./5#’%&e :f 34"D E F 0:G B :4A6.7L 34?.M e :f Q 4>089=/.4:9[9:8498341a 89B 4.0.A ?\4:]8/G :=?(I N N N &#$I %闻新(周露(李东江(贝超&’Q a T Q 2模糊逻辑工具箱的分析与应用#’%&北京"科学出版社(I N N I &$,!+$*O &-84e :4(W B .ET E (T :X .4A V @:34A (28:6B 3.&Q 430?G :G341Q L L 0:93=:.4.M C E Y Y ?T .A :930a ..0F .Z.M ’Q a T Q 2#’%&28:@:4A "[9:8498D /8G G(I N N I &$,!+$*O &#$!%宋逢明&现代商业银行管理#’%&北京"清华大学出版社($))S &!*)+!R N &[.4AC 84A V 7:4A &’343A 8784=.M ’.18/46.778/9:302345#’%&28:@:4A "a G :4A B E 3\4:]8/G :=?D /8G G($))S &!*)+!R N &#$O %赖一楠(董惠娟(谭家祥g 基于模糊神经网络的彩色图像滤波器研究#J%g 哈尔滨工业大学学报(I N N !(!,_R ‘"))S +))R &T 3:U :V 434(X .4AH E :V @E 34(a 34J :3V Z :34A &6.0./M :0=8/F 3G 81.4M E Y Y ?48E /3048=<./5#J %&J .E /430.MH 3/F :4^4G =:=E =8.M a 89B 4.0.A ?&I N N !(!,_R ‘"))S +))R &S系统工程理论与实践I N N O 年$$月万方数据附表!训练样本集"!##个$样本输入输出营运能力因子"%!$偿债能力因子"%&$盈利能力因子"%’$贷款方式因子"%($贷款损失)贷款总额"*$+!,#-&&.(,#-/..’#-’01’,#-/..##-#### +&,#-.’#&,#-!!0##-(/2’#-’//!#-#### +’,#-(2/.,#-&2!/#-/2&(#-0(0!#-#&’0 +(,#-/1.##-!(’1#-/0/!#-(/&2#-#&0’+/,#-./’2,#-#1.!#-(.’/#-’&/##-#’.’+.,#-(#10,#-/2’&#-’’2&,#-/’!0#-!#1( +2,#-.2’0#-.00##-(0!1#-.&&2#-!/(’+0,#-.’’’#-02!’#-’&&(,!-#...#-!2/( +1,#-’/0/,!-#&1##-/#.!,!-#21(#-!112 +!#,#-/.’/#-0000#-//!’,#-1/12#-&### +!!,#-.’.’#-.#.’#-(/.&,#-!1/1#-&!&2 +!&,#-/#/.#-#.00#-(’!1#-&1./#-&!12 +!’,#-/1#!,#-’((.#-/.1&,#-((11#-&(## +!(,#-/2/.,#-(’#.#-(.1’,#-’/2/#-&/## +!/,#-’(..,#-#2.&#-110!,#-(0(##-&20( +!.,#-/!/1#-2&21#-’(1!,#-’00.#-&01! +!2,#-2’0##-2’’1#-.#’1#-#!0&#-&1#. +!0,#-(&&#,#-/0..#-(&.2,#-(/1(#-’#0& +!1,#-(.((#-.1’&#-/’!2,#-(#.##-’&#/ +&#,#-&12’#-&&’(#-(’#(,#-’(11#-’’’’+&!,#-2’.##-/21.#-/&.##-0(#1#-’’’’+&&,#-2!’!#-22/.#-.!1.,#-&’(1#-’’/1 +&’,#-&&1(,#-1.2/#-(#&1,#-02&/#-’(1/ +&(,#-(.1’,#-0/#(#-.12’,#-22#!#-’/(# +&/,#-2’..#-.1./#-//.#,#-##1!#-’0## +&.,#-.!.’,#-&1’##-/.’1!-(#0’#-’0/. +&2,#-2/((!-&’0##-(01#!-&.’(#-’1!/ +&0#-##(/,!-##’.#-’#!.,#-1(&1#-(#’& +&1,!-#’###-21!!,!-/’#1,#-.!//#-(!0/ +’#,#-(//0!-!’!&#-(0!’,#-&’’2#-(&#’+’!,#-212/#-1/!’#-/&&.!-&1!0#-(&0. +’&,#-2#.(#-1##’#-’1#2!-’’11#-(’.0 +’’,#-(.0’,#-/#/1#-(&/!,#-’01!#-(’2! +’(,#-(&.!,#-!’’’#-/’1’!-’../#-(/&# +’/,#-2’’/#-..1.,#-.!&!,#-.&(’#-(.!/ +’.,#-&’1(,#-2/1.#-.221,#-22/.#-(2’2 +’2,#-2/1’#-2!/(#-(0’!!-’’01#-(1(1 +’0,#-2.(.,!-&&/!,!-((/.#-!’#1#-/#’’+’1,#-#(’#,#-!1.2#-’!#’,#-.2//#-/#(’+(#,#-#12/#-’2.2#-(.#2,#-’’..#-/!#’+(!,#-/(!2#-../’#-/21.,!-’’2(#-/&’& +(&,#-’0&#,#-’’//#-’(2(,#-’’/##-/&/( +(’,#-&//!,#-2&&.#-’.1(,#-2/1/#-/’#1 +((,#-//(0,#-0#’##-’0#’,#-02#!#-/(2’+(/,#-2&!1#-1/1!#-(#//,#-!1’&#-//## +(.,#-’(&1,#-(’(0#-’01(#-(!&0#-//20 +(2,#-220&#-0#01#-!!.&#-!#&/#-/..2 +(0,#-21’2#-0.12#-!/0/#-!#(1#-/221 +(1,#-.2#(!-(&’’#-(.#1,#-!../#-/02/ +/#,#-1##0#-20/#,#-..0.,#-2’1/#-.!.’样本输入输出营运能力因子"%!$偿债能力因子"%&$盈利能力因子"%’$贷款方式因子"%($贷款损失)贷款总额"*$ +/!,#-/21.,#-.(0.#-’12#,#-(&2/#-.!22 +/&,#-’(2(,!-.&2(#-’’!.,!-(0(2#-.&2. +/’,#-2/&#!-&.’##-(/1(,#-!/(/#-.&01 +/(,#-/0’’,#-!1.##-’01/,#-2#!!#-.’(’+//,#-’’0/,#-.&0##-/!/’#-(&((#-.(// +/.#-.’#&!-!.#&#-’(2/,#-0#’1#-.(1! +/2,#-(1(&,#-2.!’#-(&(0#-/&1’#-./(& +/0,#-.0/.#-!0((#-(1.0#-/!10#-..#! +/1#-/./&!-!’/&#-(!/!,#-2’!’#- 0+.#,#-’!0!,#-./.1#-1/#2!-.’1(#-.22! +.!,#-(0’#,#-(#(&#-(#0!,#-(2!0#-.0## +.&,#-/2!!#-!0#1#-(.#(#-.(’&#-.12! +.’,#-/#1’#-/(2.#-’1(/,!-&00!#-2### +.(,#-2’/&,!-!/’(,!-(0!&#-#//.#-2!!! +./,#-2!2/#-1&..#-/’.!,#-&10&#-2’.2 +..,#-//0!,#-#(/1#-’!’!,#-2’&0#-2(/1 +.2,#-(1/0,#-2//!#-1’.#!-2&.0#-2.0’+.0,#-/’2&,#-0(.’#-(2&&#-/12##-22(. +.1,#-0’/2!-/!0’#-(’’.,#-’&01#-221! +2#,#-&#.#,!-/0’0#-’’//,!-(.#/#-20.# +2!,#-..(/#-.2/(#-(’//,#-#(#!#-21!. +2&,#-.!’0,#-##0.#-’111,#-//0’#-0#./ +2’,#-20!’#-!102,#-’#.&#-!0!!#-0!#0 +2(,#-/&’2,#-&(&’#-/#(2,#-!/&0#-0&&& +2/,#-#10(,#-(/(##-’2!0,!-.!(&#-0&2. +2.,#-.&(1#-#&&2#-&’2’#-(’’.#-0’’’+22,#-’11#,!-(#01,#-#/!’#-!.//#-0(1! +20,#-.10.!-.!0(#-&0.’#-02#1#-0/## +21,#-#/&/,#-/102#-’.(!#-!22!#-0.(’+0#,#-.2!!#-!/’&,#-!#(.#-&!0’#-0./0 +0!,#-.211#-’!0.#-(12/#-(.02#-02’. +0&,#-((!(,#-&/20#-(11.,#-2(!/#-02/# +0’,#-./2’#-##’(#-’.21#-’00’#-1### 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商业银行风险管理中的模糊分析方法
Ｚ ＮＧ Ｍｉｇ Ｅ ｎ
（ ｃｏｌｆＥ ｏｏ ｉ ｎ ｎｇｍ ｎ， ｈｎｈ ｉ ｅｏｄ Ｓｈｏ ｏ ｃｎｍｃ ａｄＭａ ａｅ ｅｔ Ｓａｇ ａ Ｓｃｎ ｓ
Ｐ ｌｔ ｈ ｉ Ｕ ＆ ｍ ｆ，Ｓ ａ ｇ ａ ， ０ ２ ９ Ｃ ｉａ ｏ ｅ ｎ ｎ ｅｉ ｙｃ ｃ ｈ ｎ ｈ ｉ ２ １０ ， ｈｎ ）
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基于模糊层次分析法的商业银行信用数据质量评估实证分析
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0
0.1
0.1
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104
《上海金融》2011 年第 3 期
本文建立的信用数据质量 AHP 模型是一个 5 元 组 ：M=（T，I，S，A，R）
T：需要进行评估的信用信息数据集。 对于关系数 据库来说，一个数据集相当于一个表或者视图。
I：数据集上需要进行评估 T 的指标，如精确性、 有效性、完整性、信息丰富性、稳定性、时间性以及商 业规则符合性等。
S：与评估指标相对应的规则。 规则可以使用规范 化的自然语言或形式化来书写，以便于转换成程序脚 本。
103
金融实务研究
《上海金融》2011 年第 3 期
表 1 贷款客户信用评估的指标
（二） 评价因素因子集及权重
评价等级分为优秀、良好、合格和不合格，它们组
1
15
2
16
3
17
4
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18
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8 CDAB 22 EFGH82
（二 ）信 用 数 据 质 量 的 模 糊 层 次 分 析 法 （AHP）评 估模型
收 稿 日 期 ：2011-01-20 作者简介：俞伟，男，复旦大学经济学院 2008 级硕士研究生，现供职于中国工商银行股份有限公司上海市分行。
102
《上海金融》2011 年第 3 期
金融实务研究
为了对信用信息系统的数据质量进行评估，本文 运用层次分析法原理，把复杂的信用数据质量评估问 题看成是一个标准的系统，通过对系统的多个因素分 析，划出各因素之间相互联系的有序层次；进而对每 一层次的各因素进行客观判断后，计算出每一层次全 部因素的相对重要性的权值，并加以排序。
基于层次分析法的我国商业银行内部控制评价研究以为例
基于层次分析法的我国商业银行内部控制评价研究以为例一、概述随着金融市场的日益复杂化和全球化，商业银行在经济发展中的作用越来越重要，而内部控制作为保障银行稳健运营的关键因素，其重要性也日益凸显。
近年来，我国商业银行在内部控制方面取得了显著进展，但仍然存在一些问题和挑战。
如何科学、有效地评价商业银行的内部控制体系，成为当前金融领域研究的热点问题。
层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP）作为一种多目标决策分析方法，具有系统性、层次性、定量与定性相结合等优点，被广泛应用于各个领域。
本文旨在探讨基于层次分析法的我国商业银行内部控制评价研究，通过对内部控制体系的层次结构进行构建和分析，建立科学、合理的内部控制评价体系，为商业银行内部控制的优化和提升提供理论支持和实践指导。
本文首先介绍了层次分析法的基本原理和步骤，然后结合我国商业银行的实际情况，构建了内部控制评价的层次结构模型。
在此基础上，通过问卷调查和专家打分等方法，确定了各层次指标的权重和评分标准，最终得到了商业银行内部控制的综合评价结果。
本文还对评价结果进行了深入分析和讨论，提出了针对性的改进建议，以期为我国商业银行内部控制的完善和提升提供参考和借鉴。
1. 研究背景与意义随着金融市场的不断发展和全球化趋势的加强，我国商业银行面临的经营环境和风险挑战日益复杂多变。
内部控制作为商业银行风险管理的重要组成部分，对于保障银行资产安全、维护金融稳定、促进银行业务健康发展具有重要意义。
当前我国商业银行在内部控制方面仍存在诸多问题，如内部控制体系不完善、风险评估不准确、控制措施执行不到位等，这些问题严重制约了银行的风险防范能力和市场竞争力。
层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP）作为一种多准则决策分析方法，具有系统性、层次性、定性与定量相结合等优点，在风险管理、决策分析等领域得到了广泛应用。
基于模糊层次分析法的银行系QDII理财产品风险评估模型
摘要：本文从风险因ｑ．ｑ ，将层次分析法和模糊综合评价法的概念引入到银行系Ｑ Ｉ理财产 － － Ｋ ＤＩ 品的风险管理中，利用模糊层次分析法对银行 系≮ Ⅱ产品进行风 险评估 ， 通过实证讨论模糊层次分析
法 往银辑 乐ＱＤ Ｉ Ｉ 理赋 产品风险＿ 谔性 的 效收 。０ ｜ 关键 词 ：银行 系ＱＤ Ｉ 模 糊层 次分析法 风险评 估 Ｉ
４ 确 定 银 行 系 Ｑ Ｉ 财 产 品风 险 因 素 表 ． ＤＩ理
表 ２ 金葵 彳 “ Ｅ 景顺 ＩＩ 基 金 ” ＱＤＩ理 财 产 品 风 险 因 素 分 析 表 ｝国 Ｉ
正 常 状 态 （Ｖ．） 低 度 风 险 （ｖ ） 高度 风 险 （Ｖ ） 危 机 风 险 （ ， １ 汇 率风 险 （ ｌ ） １ 利率风险 （ ２） 甜ｌ 市 场 风 险 （“１ ） ３ 流动性风险 （ ２ １） 信 用 风 险 （甜 ， ） ， 操 作 风 险 （／２ Ａ ３） 法律 风险 （ ２ ） ４ ０１ ０ ０１ ２ ０４ ０ ０ ３ ０ Ｏ ０１ Ｏ ０ ０ ０ ０ ０ ３ ０ ５ ０ ５ ０ ０ ０ ０ Ｏ Ｏ ４ ０ ５ ０ ０ Ｏ Ｏ Ｏ ０ ０ ）
种 风 险 状 态 和 多种 风 险 因 素 有 相 应 隶 属 度 模 糊 向 量 ，两 个 以 上 向 量 之 间可 以用 模 糊 关 系矩 阵 联 系。 如 果 巳知 风 险 因 素 的 隶 属 度 模
糊 关 系 矩 阵 ，便 可 以获 得 风 险 状 态 的 隶 属度 模 糊 向 量 ，进 而 由风
律风 险 （ ２ 。 ４）
、
模糊层次 综合 评价模型
１建 立 评 价 指 标 集 ． 评 价 因 素 集 Ｕ 是 综 合 评 价 指标 的 集 合 ，即
我国商业银行绿色信贷风险评估研究———基于模糊层次分析法和BP神经网络算法
基金项目：本文属大学生创业训练项目《基于模糊层次分析法和BP 神经网络算法方法的我国商业银行绿色信贷风险评估研究》（201810378229）研究成果。
作者简介：张迪（1998-），男，汉族，湖北广水人，在读本科，研究方向：国际金融。
DOI：10.16675/14-1065/f.2019.05.092我国商业银行绿色信贷风险评估研究□张迪摘要：在十九大报告中，党中央已经将“发展绿色金融”定位为发展绿色经济的主要手段。
目前，绿色金融的推广以银行业和证券业为主，而对于银行来说，信贷业务中的绿色信贷占据主体地位。
因此，做好商业银行绿色信贷的风险评估工作对打造低碳绿色经济发展的新模式具有重要意义，同时也有助于商业银行资产质量的改善。
基于此，论述了利用模糊层次分析法和BP 神经网络等方法，建立一套高效准确的绿色信贷风险评估方案的必要性。
关键词：绿色信贷；风险评估；模糊层次分析；BP 神经网络文章编号：1004-7026（2019）05-0147-02中国图书分类号：F832.4；TP183文献标志码：A（安徽财经大学金融学院安徽蚌埠233030）———基于模糊层次分析法和BP 神经网络算法/信合金融/党的十八大以来，我国宏观经济就处于转变经济发展方式、调整经济结构、经济从高速发展向高质量发展转变的阶段。
国家提出了通过支持绿色金融发展来促进经济转型升级的一系列政策举措。
在我国整个绿色金融体系中，商业银行的绿色信贷是重要组成部分。
发放绿色信贷，使一些高污染、高排放企业的贷款门槛提高，贷款审批着重考虑环境评级、污染治理和企业对生态的保护，突破了以往只考虑收益率的常态思维，通过经济杠杆引导绿色发展。
同时也把社会和环境风险纳入信贷风险管理框架，增强了银行控制风险的能力，有利于提升银行业绩。
1模型的建立1.1风险指标选取造成企业信用贷款违约风险主要有两个方面，一是宏观经济和行业现状，二是企业自身的营业发展情况。
因此，首先从这两个角度来选取风险指标。
基于熵权法和模糊层次分析法的风险评估方法研究
基于熵权法和模糊层次分析法的风险评估方法研究风险评估在现代社会中越来越得到重视，特别是在企业管理和公共政策制定领域中。
随着复杂性和不确定性的增加，传统的风险评估方法已经受到挑战，人们需要更加精确和科学的方法来评估各种风险。
本文将介绍基于熵权法和模糊层次分析法的风险评估方法，并探讨其在实际应用中的优缺点和适用场景。
一、传统风险评估方法的不足传统的风险评估方法主要包括统计分析法、概率分析法和专家评估法等。
但是，这些方法在实际应用中存在一些缺陷，例如：1. 缺乏针对性：传统方法往往只考虑具体的指标和变量，忽略了各种因素之间的关系和影响，导致评估结果不够精准和可靠；2. 资料不足难以计算：有些风险因素难以量化，导致数据不够准确和完整，评估结果受到限制；3. 计算复杂：在众多指标和变量中选择和计算权重也是一项复杂的任务，需要专业知识和大量时间；4. 计算结果误差较大：在进行综合评估时，往往采用简单的加权平均方法，结果受到误差和不确定性的影响。
二、熵权法和模糊层次分析法的基本原理为了解决传统方法存在的不足，熵权法和模糊层次分析法应运而生。
熵权法主要是通过熵值来确定各指标的权重，从而达到评估结果更精确和可靠的目的。
模糊层次分析法则通过层次划分、模糊推理和矩阵运算等过程，确定各指标之间的权重和重要性，从而达到全面、系统的评估局面。
下面详细介绍这两种方法的基本原理。
（一）熵权法熵权法主要是基于信息熵概念，通过测量各变量之间的不确定性来确定其权重，反映变量的重要程度和贡献度。
其计算公式如下：$$w_i = \frac{1 - H(X_i)}{\sum_{j=1}^n(1 - H(X_j))}$$其中，$w_i$表示第$i$个变量的权重，$H(X_i)$是变量的信息熵，$n$是变量的个数。
信息熵的计算公式为：$$H(X_i) = -\sum_{j=1}^mp_j\log_2 p_j$$其中，$p_j$表示变量$X_i$取值为$j$的概率，$m$是变量$X_i$取值的总数。
基于模糊层次分析法的风险投资后续管理风险评估研究
Ｗ ＡＮＧ ｎ ＬＩＹａ ｘｉ ＺＨＥＮＧ Ｙａ ｇ ｎ Ｃｈｕｎｙ ｎ ＬＩ Ｎｉ ｇ ａ ｎ （ ｌ Ｄａ ｉ Ｕｎｉｅ ｓ ｔ ｃ ａｎ ｖ ｒ ｉｙ ｏｆＴｅ ｈｎｏ ｏ ｌ ｇｙ，Ｄａ ｉ ｎ，Ｌｉｏｎ ｎｇ，Ｃｈ ｎａ） ｌａ ａ ｉ ｉ Ａｂ ｔ ａ ｔ ｓｒ ｃ ：Ｃｏ ｍｂｉ ｅ ｈ ｃ ｒ ｃ ｅ ｉｔｃ ｅ ｔ ｅ ｅ ｅ ｐｒｓ ｓ，ａ ｍ ｏ ｅ ｆ ｅ ａ ｕ ｔｎ ｉｋｓ ｆ ｎ ｄ ｔ ｅ ｈａ ａ ｔ ｒｓ ｉｓ ｏｆ ｖ ｎ ｕｒ ｎｔ ｒ ｉｅ ｄ ｌ ｏｒ ｖ ｌ ａ ｉ ｇ ｒｓ ｏ ｖ ｎｔ ｒ ａ ｔ ｌｉ ｖ ｓ ｍｅ ｓ ｂ ｌ ｓ ｄ ｏｎ ＦＡＨＰ ｍｅ ｈｏ ｏ ｈｅｐ ｖ ｎ ｕｒ ｎｖ ｓ ｏ ｓｍａ ｃ ｓｏｎ ． ｅ ｕ ｅ ｃ ｐｉａ ｎ ｅ ｔ ｎｔｗａ ｕｉｔｂａ ｅ ｔ ｄ ｔ ｌ ｅ ｔ ｅ ｉ ｅ ｔ ｒ ｋｅｄｅ ｉｉ ｓ
是 赋 权 结 果 受 人 为 因 素 的 影 响 较 大 。 ② 客 观 赋
权 评 价 法 。该 方 法 主 要 根 据 历 史 数 据 来 挖 掘 各
项 指 标 与 评 估 对 象 之 间 的 关 系 ， 而 确 定 各 项 进
指 标 相 对 于 评 估 对 象 的重 要 性 权 重 ， 灰 色 关 如 联度法 、 ＴＰＯＳ Ｓ、 成 分 分 析 法 和 人 工 神 经 网 Ｉ 主 络 等 方 法 。客 观 赋 权 法 虽 然 减 少 了 人 为 因 素 的 影 响 ， 是 对 历 史 数 据 的 依 赖 性 较 强 ， 般 适 用 但 一
ＴＹＥ Ｊ Ｅ 等 Ⅲ将 风 险 投 资 后 续 管 理 定 义 ＢＥ
为 ： 险投 资公 司通 过 设 立 控 制 与 约 束 机 制 ， 风 保 护 自身 的 利 益 ， 风 险 企 业 提 供 资 本 经 营 服 务 ， 为 并 将 其 带 人 资 本 市 场 运 作 以 顺 利 实 现 兼 并 收 购
商业银行信用卡业务风险管理——基于FAHP分析
NA N D TR A D 商业银行信用卡业务风险管理FA H P 张诣凡(青海民族大学,西宁810000)摘要:近年来商业银行信用卡业务在我国迅速发展,信用卡透支这一特点必定会造成许多风险,同时也衍生出很多问题。
现主要分析了商业银行信用卡业务面临的信用风险、恶意欺诈风险、操作风险、宏观经济风险这四种风险,及利用FA H P 方法分析信用风险,并从外部措施与内部措施两方面提出建议:建立和完善相关法律法规;完善征信体系;推行风险补偿机制;提升持卡人的风险意识;完善业务办理流程;引进相关风险管理技术;加强内部监管。
关键词:信用卡业务;FA H P 方法;商业银行;风险管理中图分类号:F832.2文献标识码:A文章编号:1005-913X (2021)12-0088-05收稿日期:2021-06-03基金项目:青海民族大学研究生创新项目(65M 2021046)作者简介:张诣凡(1999-),女,安徽阜阳人,硕士研究生,研究方向:金融学。
一、引言信用卡最初起源于20世纪50年代美国的餐饮行业,目的是满足消费者方便快捷的支付,刺激一些行业的消费量,增加消费群体,增加行业的收入。
随着经济的发展,信用卡业务逐渐拓宽到了各行各业中,成为消费者惯用的消费方式。
目前,信用卡业务已经成为世界大部分地区居民消费的一种主要形式,与其他的消费形式相比,信用卡是一种非常特殊的消费方式,它最突出的特点是透支消费。
正是这一特点,信用卡就会为商业银行带来一定的风险问题。
因此,为了能够在一定程度上减少这一风险问题的产生,就需要在信用卡持卡人规定透支的额度,使信用卡业务的开展维持在一定的授信资金水平之内,以保障信用卡持卡人能够及时还清欠款。
本文模糊层次分析法的数据主要是通过商业银行专业人员的打分,向国有五大银行的专业人员发放了100份问卷,收到有效问卷87份。
二、信用卡简介信用卡又称贷记卡,实质就是商业银行对一些信用良好的客户提供的卡种,主要是为了刺激消费者消费,由商业银行先行替消费者垫付所支付的款项,即消费者拿信用卡支付,由银行结算。
基于模糊逻辑的风险评估方法及其在金融领域的应用研究
基于模糊逻辑的风险评估方法及其在金融领域的应用研究近年来，风险评估成为金融领域不可或缺的一环。
然而，传统的风险评估方法往往只能提供具体的数值，而无法充分考虑到各种不确定性因素的影响。
针对这一问题，基于模糊逻辑的风险评估方法应运而生。
模糊逻辑是一种能够处理不确定性与模糊性问题的数学工具。
在风险评估中，模糊逻辑能够有效地处理多种风险因素之间的关系，准确衡量风险的程度。
首先，基于模糊逻辑的风险评估方法能够将不确定性因素进行数学化描述。
传统的风险评估方法往往只能给出确定性的结果，无法处理风险程度的不确定性。
而模糊逻辑通过引入隶属度函数的概念，将风险因素划分为模糊集合，能够更好地描述风险程度的不确定性。
其次，基于模糊逻辑的风险评估方法能够对多个风险因素进行综合考虑。
在金融领域，风险往往是由多个因素共同影响所引起的。
传统的方法往往只能对单个因素进行评估，难以充分考虑到因素之间的相互影响，而模糊逻辑能够通过模糊关系矩阵对不同因素之间的关系进行描述，从而更准确地评估风险的程度。
再次，基于模糊逻辑的风险评估方法能够考虑到风险因素变化的动态性。
在金融领域，风险因素往往是时刻变化的。
传统的方法往往只能对固定的因素进行评估，无法适应风险因素动态变化的情况。
而模糊逻辑能够通过建立模糊推理模型，对风险因素的动态变化进行预测和评估，为风险管理提供了更加准确的依据。
基于模糊逻辑的风险评估方法在金融领域具有广泛的应用前景。
首先，它能够帮助金融机构更全面地评估风险，准确判断投资项目的可行性。
其次，它能够提供风险管理决策的科学依据，帮助金融机构制定有效的风险控制策略。
另外，基于模糊逻辑的风险评估方法还能够为金融机构提供风险应对的方案和预警系统，及时发现并应对可能出现的风险。
然而，基于模糊逻辑的风险评估方法仍然存在一定的局限性。
首先，它对于输入的数据要求较高，需要具备一定的专业知识和经验。
其次，模糊逻辑的数学模型相对复杂，对于一些规模较大的金融机构来说，计算量可能会很大。
村镇银行信息科技风险评估方法探析——基于模糊层次分析模型
文章 编 号 ： １ ０ ０ ３ — ４ ６ ２ ５ （ ２ ０ １ ３ ） ０ １ — ０ １ ０ ７ — ０ ３ 中图分 类号 ： Ｆ ８ ３ ２ ． ３ ５ 文 献标 志码 ： Ａ
践 中得到有关专家的不 断演进。综上所述 ， 模糊层 随着信息技术在商业银行逐步发展和应用 ， 信 次 分析 法 就是 首先 利用 层次 分析 法确 定村 镇银 行信 息 科 技 风 险管 理 日益被 商 业 银行 提 上 日程 ， 成 为 一 息科技风险评估体系中各个评价指标的权重 ， 然后 门新兴的应用管理学科 ， 对信息科技风险的管理也 利用模糊综合评价对村镇银行信息科技风险评估 的 成 为银行 全 面风 险管 理 中 的一个 重要 部分 ｎ 。 目前 ， 过程进行评价 ， 最终评判村镇银行信息科技的风险
【 工作论坛】
村镇银 行信 息科技风 险评估 方法探 析
— —
基 于模糊 层次分析模型
段 艳， 张 锴 （ 中国人民银行许 昌县支行， 河南 许 昌 ４ ６ １ １ ０ ０ ）
摘要 ： 采 用模 糊层 次 分析 法构 建村 镇银 行 信 息科技 风 险评 估 模 型 ， 运 用 了德 尔菲法 、 层 次分析 法 和 模 糊 综合 评 价等 方 法 ， 对 村镇 银 行 信 息安 全 进行 了全 面 分析 ， 最后 利 用该 模 型 对许 昌市 某村 镇银 行进 行 了实证 分析 ， 以及 对该 模 型的评 价 。
一
、
引言
中国商业银行 信息科技风险评估体 系在表 达上与 《 商业银行信息科技风险管理指引》 和《 股份制商业 银行风险评级体系》 保持一致－ ｚ ， 但没有专 门对村镇 银行的探讨 。为此 ， 本文利用模糊层次分析法建立 村镇银行信息科技风险评估数学模型 ， 对村镇银行 信 息科 技 风 险 进行 量 化 和 评价 ， 以期 为村 镇 银 行 和 金融监管方提供一个更加科学合理的评判方法。 二、 模糊 层次 分析 法基 本原 理 模 糊 层 次 分 析 法 主要 由层 次 分析 法 ｒ 和模 糊 综 合评价两部分组成： 层次分析法 ， 它是美国著名运筹 学家 、 匹兹堡大学教授托马斯 ・ 塞蒂于２ ０ 世纪 ７ ０ 年 代 中期正式提出来 的。所谓层次分析法就是一种定 性和定量相结合 的、 系统化 、 层次化的分析方法 ， 强 调 人 的思 维判 断 在决 策过 程 中的作 用 ， 通过 一 定 模 式使决策思维过程规 范化 ， 适合于定性与定量 因素 相 结合 、 特别 是定 性 因素 起 主导作 用 的 问题 。因此 ， 我们就用 Ａ Ｈ Ｐ法 确 定 各 指 标 的 相 对 权 重 。模 糊 综 合评价 ， 它是一种应用非常广泛和有效的模糊数学 方法。所谓模糊综合评价法就是运用模糊数学 和模 糊统计 的方法 ， 通过对影响某事物各个 因素 的综合 考虑 ， 对 该 事 物 的优 劣 作 出科 学 的 评 价 。模 糊 数 学 是２ ０ 世纪６ ０ 年代美 国 自动控制专家查 德（ Ｌ ． Ａ ． ｚ ａ — ｄ ｅ ｈ ） 教授创立 的， 是针对现实中大量 的经济现象具 有模糊性而设计 的一种， ｊ 兀素Ｉ 司样重要 ｉ 元素比ｊ 元素稍微重要
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金 融观 察
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题 ，认 为应该 构建 先进 的 图 １ 风 险控制 理念 ，完 善银 行
商业银行风险识别体 系
的治理结 构 ，采用 完整 的
风 险控制 操作 程序 。黄 捷 （ ２ ０ １ ３ ）则 认 为 我 国商 业
银 行高 管控 制权大 ，导致
胡玉芳 （ ２ ０ １ ２ ）在微观 层面识别 的基础 上，还探讨 了
商业银行在宏观层 面上面临 的风 险，主要包括宏观经 济状况和经济泡 沫风险 。寿 晖和张永安 （ ２ ０ １ ３ ）则主 要从宏观层面考 虑 ，认为商业银行风 险可分为宏观经 济 、国际冲击 、资产泡沫和银 行体 系四大类 。以风 险
一
、
文献综述
在商业银行 风险识别研究方面 ，一般 的风 险识别 风险体系整体特 征、识别关键 风险诱因 、确定风 险事
风险预警模型 ，并对 这三种方法产 生的结果进行 了比 银行市场风险进 行度 量 ，构建 了我 国商业银行市场风
２ ０ １ １ ）用 风 险价值 方法 （ Ｖ ａ Ｒ ）对 商业 步骤包括 ：明确 主要业务和重 点环节、识别商业银 行 较 。刘开 华 （
险是 指银 行 由于 资本 量过 小 ，导致不 能弥补 亏损 以
保证其 正 常经验 的风 险 。 其 包 括 两 个 关 键 风 险 指 标 ：Ｇ ． 资本充足率和Ｇ ， 核 心资本充足率 。 信用 风 险是指 由于贷
的品格 、资本 、偿付能力 、抵押 品和周期形势来评 价 在 定 量 评 估 方 法 的研 究 上 ， Ｃ Ｈ Ｅ Ｎ 等 （ ２ ０ ０ ６ ）采 用 Ｓ Ｖ Ｍ ｓ 、Ｂ Ｐ 神经 网络及 Ｌ ｏ ｇ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ 回归方法构 建商业银 行
业银行风 险的发 生 ，降低 商业银 行的损失 ，对 商业银 银行质量风 险具有一定 的代表性 （ 孙继伟 ，２ ０ １ １ ）。 行的风险管理有重要 的理论和实践意义 。
外 相 关 研 究 成 果 ，选 取 表 １ 相 对 重 要 性 的 比 例标 度
Ｓ 资 本风 险 、Ｓ 信 用 风 险、Ｓ 流 动 性 风 险 、Ｓ 操 作风 险 和Ｓ 经 营 风 险构 成 商 业 银 行 的 风 险 识 别 体 系，如图ｌ 所 示 。资 本 风
险评估 、风险控制三部 分。本文在总结我 国商业银行 银行所 面临风险 的原则 。由此可 以看 出，商业银行 面
临的风 险具有不确定性和 多样性 ，而有效 的风 险识别
建立 商业 银行关键风险指标体系后 ，即可进入 风
思 。商业 银行风 险管理 的流程主要分为风 险识别 、风 是商业银行风 险管理关键 的第 一步 。 风 险管理 流程 的研 究现状 基础上 ，结合模糊层 次分析 险评估环节 。商业银行风 险评估方法可分为 定性方 法 法 ，提 出有 效的商业银 行风险管理体系 ，旨在 为商业 和定量方法 。根据专家分析 的 内容和要素不 同，国 内
银行 的风 险管理提供系 统科学的整体管理方法 。这种 常 见 的定 性 评 价 方法 有 ： “ ５ Ｃ ”法 、 “ Ｌ Ａ Ｐ Ｐ ”法 、
风险管理 方法实现 了风 险管理模式从事后处理 到事前 预警 、事 中控制 、事后 总结的转变 ，有效地控 制 了商
“ ５ Ｐ ”法和 “ ５ ｗ ”法 等 ，其 中通 过 “ ５ ｃ ”，即借款人
根 据风险评估结果 ，商业银 行可采取相对应的风
险控 制措施 。我 国商 业银行在风 险控制 方面存在一定
问题 ，不 同学者 也提 出 了不 同的应对 措 施 。苗 爱红
（ ２ ０ １ １ ）认 为我 国存在商业 银行风 险控制 理念落后 ，
类型的识别为基 础 ，不 同的学者在 关键风险指标 的选 风 险控 制系 统架 构不 完 善 ，缺 乏风 险对 冲工 具 等 问
银 行承担 更 高的风 险 ，认 为应该 设计 有 限的高 管权
利 激励 约束机 制 。本文 亦 会 根据 模糊 评估 结果 ，提
出相应 的风险控制建议 。
二 、商业银 行风 险识
别
根据 中 国银 监会制 定 的 《 商业银 行风 险预 警操 作 指 引》 ， 以及借 鉴 国 内
金 融观察
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基于模糊层次分析法的商业银行风险管理
黄 健
（ 广 东华 ６ ３ ０ ）
对风险进行有效管理 ，是商业银行 自身顺利发展 择上也 有所差异 ，但所选 指标必须遵循有效反 映商业 的关键 。尤其是在 国际金融市场处于动 荡的背景下 ， 银 行风险管理更 是引起有关各方 的关注和 更深 层 的反
（ Ａ Ｈ Ｐ ）分 配 各 指 标 权 重 ， 并 用 Ｅ Ｃ Ｍ 对 风 险 进 行 综 合 的
银 行主要面临流动 性风险 、市场风 险、信用风险和操
评价 。各种定性和定 量评估 方法都有其优 缺点 ，其 中
作 风险等 四类风 险 。楼裕胜 （ ２ ０ ０ ５ ）认为除此 四类风 Ａ Ｈ Ｐ 是 对定 性 问题 定量 分析 的一种简 便 、灵活 的决策 险外，商业银行风 险还包括资 本风 险和经营风险 。这 方法 。考 虑 商业 银 行风 险具 有 随进 性和 模糊 性 的特 都是从微观层面对 商业银行风 险进 行识别 。陈朝晖和 点，本文采用模糊层 次分析法对商业银行 风险进行评 估 ，使得评估 结果更为可 靠 。
件 、选 择关 键风险 指标 、确定风 险损 失６ 个 步骤 （ 温 险计量模 型。王伟 （ ２ ０ １ ３ ）在基 于Ｃ Ａ Ｍ Ｅ Ｌ Ｓ 构建的商业
红梅 和李式姣 ，２ ０ １ ０ ） 。按此步骤 ，学者对 商业银行 银 行 风 险 评 级 具 体 指 标 体 系 上 ， 用 层 次 分 析 法 的风险进行识别 ，朱冠蓓和孔 刘柳 （ ２ ０ ０ ７ ）认为商业