基于模糊積分集成支持向量機(jī)的商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型研究.pdf

1、商業(yè)銀行作為金融和交易的主要金融中介，是一個(gè)國家經(jīng)濟(jì)狀況的晴雨表，在減少經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)和不穩(wěn)定因素，保證國民經(jīng)濟(jì)順暢運(yùn)行方面發(fā)揮著舉足輕重的作用。商業(yè)銀行在運(yùn)營中本身承擔(dān)著各種類型的風(fēng)險(xiǎn)，包括信用風(fēng)險(xiǎn)、利率風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)、管理風(fēng)險(xiǎn)、資本風(fēng)險(xiǎn)和政策風(fēng)險(xiǎn)等。其中信用風(fēng)險(xiǎn)在各種風(fēng)險(xiǎn)中占有特殊重要的地位，是導(dǎo)致銀行破產(chǎn)的最主要因素。
　　信用風(fēng)險(xiǎn)是商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)管理中一項(xiàng)基礎(chǔ)性的工作，其目的在于分析銀行在貸款業(yè)務(wù)中可能面臨的信用風(fēng)險(xiǎn)，從而為

2、貸款決策提供依據(jù)。但是，傳統(tǒng)的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法僅僅從貸款企業(yè)角度來評(píng)價(jià)商業(yè)銀行所面臨的信用風(fēng)險(xiǎn)，而忽略了銀行本身存、貸款結(jié)構(gòu)和風(fēng)險(xiǎn)狀況對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的影響，造成了評(píng)估主體缺位。特別是新巴塞爾協(xié)議的實(shí)施，使得原有的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法更不能適應(yīng)新的要求。本文在認(rèn)真分析我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)成因的基礎(chǔ)上，從貸款企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)因素、銀行風(fēng)險(xiǎn)因素和新巴塞爾協(xié)議強(qiáng)調(diào)的風(fēng)險(xiǎn)因素三個(gè)方面進(jìn)行了信用風(fēng)險(xiǎn)因素分析。本文首次將企業(yè)的現(xiàn)金流量分析納入指標(biāo)體系中，建立了一個(gè)由

3、23個(gè)指標(biāo)組成的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的指標(biāo)體系。
　　本文介紹了支持向量機(jī)方法和模糊積分，論述了支持向量機(jī)分類方法的結(jié)構(gòu)及算法原理。重點(diǎn)介紹了集成支持向量機(jī)模型的建立。現(xiàn)在的支持向量機(jī)的集成融合技術(shù)都沒有考慮每個(gè)子支持向量機(jī)之間的權(quán)重關(guān)系。在本文中提出了一種新的基于模糊積分的集成支持向量機(jī)來解決此類問題。根據(jù)子支持向量機(jī)的分類結(jié)果，通過模糊積分賦予每個(gè)子支持向量機(jī)不同的權(quán)值對(duì)其進(jìn)行集成。
　　通過與基于投票方式的集成支持向量機(jī)、單一