我國(guó)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型研究.pdf

1、商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)已經(jīng)成為目前世界乃至我國(guó)金融風(fēng)險(xiǎn)中極為重要的一種表現(xiàn)形式,對(duì)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行有著極為深刻的影響,信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估作為風(fēng)險(xiǎn)管理的核心環(huán)節(jié)在商業(yè)銀行的經(jīng)營(yíng)管理中起著至關(guān)重要的作用。由于我國(guó)銀行業(yè)多年缺乏信用評(píng)估方面的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),導(dǎo)致其信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估工作落后于西方銀行業(yè)。
　　信用風(fēng)險(xiǎn)主要包括流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)、投資風(fēng)險(xiǎn)和信貸風(fēng)險(xiǎn)。狹義的主要指信貸風(fēng)險(xiǎn),這是本文的主要研究對(duì)象。通過對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的研究表明:信用風(fēng)險(xiǎn)具有有偏性、信息不對(duì)稱性、親周期性

2、、非系統(tǒng)性、可控性等六方面的特征。利用經(jīng)濟(jì)學(xué)理論對(duì)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的分析表明,信息不對(duì)稱是信用風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的主要原因。中國(guó)國(guó)有商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的特殊原因主要體現(xiàn)在體制不健全、經(jīng)濟(jì)環(huán)境較差和管理體制效率低等三個(gè)方面。新巴塞爾協(xié)議是金融風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域的一個(gè)重要文件,其主要?jiǎng)?chuàng)新在于對(duì)風(fēng)險(xiǎn)考察更廣泛、全面、靈活,提供的衡量風(fēng)險(xiǎn)的方法具有更高的敏感度,強(qiáng)調(diào)市場(chǎng)紀(jì)律使銀行經(jīng)營(yíng)更具透明度。新巴塞爾協(xié)議要求我國(guó)商業(yè)銀行必須從樹立正確的信用風(fēng)險(xiǎn)管理理念、建立科

3、學(xué)的信用風(fēng)險(xiǎn)管理體系、完善信用風(fēng)險(xiǎn)管理的技術(shù)和方法等三個(gè)方面入手,提高信用風(fēng)險(xiǎn)的管理水平。當(dāng)前情況下造成信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估失效的主要影響因素,包括評(píng)估方法的科學(xué)性、評(píng)估程序的合理性、信用秩序、企業(yè)財(cái)務(wù)制度、法制環(huán)境、配套的信用風(fēng)險(xiǎn)控制機(jī)制及經(jīng)濟(jì)環(huán)境等六個(gè)方面。這些研究為信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的建構(gòu)提供了條件。
　　商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)受到財(cái)務(wù)因素和非財(cái)務(wù)因素等多方面的影響。在重視以往信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估影響因素的基礎(chǔ)上，針對(duì)企業(yè)非財(cái)務(wù)因素難以有效度量的

4、情況,將企業(yè)的技術(shù)效率納入到商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系中,通過技術(shù)效率測(cè)度企業(yè)的非財(cái)務(wù)因素對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的影響,以及對(duì)技術(shù)效率與信用風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系的實(shí)證研究表明,技術(shù)效率能夠有效的表征信用風(fēng)險(xiǎn)。根據(jù)我國(guó)信用風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)際情況及信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估理論,確立了指標(biāo)體系的建立原則,構(gòu)建了包含企業(yè)技術(shù)效率在內(nèi)的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系。
　　對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)自身特征的研究表明,信用風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)具有非線性、高維、數(shù)據(jù)不平衡以及具有噪聲數(shù)據(jù)等特征,為此要求評(píng)估模型能夠針

5、對(duì)這四項(xiàng)特征對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行準(zhǔn)確度量。通過引入保局投影算法進(jìn)行特征提取來對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行降維,在降維的同時(shí)可以消除異常樣本對(duì)評(píng)估結(jié)果的影響。在信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中,第一類誤判率對(duì)銀行造成的損失較大。由于信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估數(shù)據(jù)不平衡的特征,很高的評(píng)估準(zhǔn)確率并不能最小化銀行的損失。通過構(gòu)建基于不平衡支持向量機(jī)的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型,以F-measure作為模型精確度的評(píng)估指標(biāo),在提高模型評(píng)估準(zhǔn)確率的同時(shí)有效地降低了第一類誤判率。對(duì)該模型的初步驗(yàn)證表明,該模型能

6、夠適應(yīng)信用風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)評(píng)估的需要。
　　支持向量機(jī)集成的關(guān)鍵問題,在于尋找合適的子支持向量機(jī)并確定有效的集成算法。針對(duì)使用近似算法求解所造成的支持向量機(jī)精度降低的問題,用模糊積分構(gòu)建支持向量機(jī)集成模型,可以有效提高支持向量機(jī)的分類精度。利用Choquet積分構(gòu)建了支持向量機(jī)集成模型,進(jìn)而提出了該模型集成時(shí)的模糊測(cè)度公式,確定了利用遺傳算法求取模糊測(cè)度的方法。對(duì)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)的實(shí)證研究表明,本研究所構(gòu)建的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型,能夠在降