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1、博士學位論文我國商業(yè)銀行信用風險評估模型研究RESEARCHONCREDITRISKASSESSMENTMODELOFSTATED-OWNEDCOMMERCIALBANKS陳樸哈爾濱工業(yè)大學2012年6月國內(nèi)圖書分類號：F299.2學校代碼：10213國際圖書分類號：338.7密級：公開管理學博士學位論文我國商業(yè)銀行信用風險評估模型研究博士研究生：陳樸導師：姜振寰申請學位：管理學博士學科：技術(shù)經(jīng)濟及管理所在單位：經(jīng)濟與管理學院答辯日期：2012年6月授予學位單位：哈爾濱工業(yè)大學Classified
2、Index:F299.2U.D.C:338.7DissertationfortheDoctoralDegreeinManagementRESEARCHONCREDITRISKASSESSMENTMODELOFSTATED-OWNEDCOMMERCIALBANKSCandidate：ChenPuSupervisor：JiangZhenhuanAcademicDegreeAppliedfor：DoctorofManagementSpeciality：TechnologyEconomyandManage
3、mentAffiliation：SchoolofManagementDateofDefence：June2012Degree-Conferring-Institution：HarbinInstituteofTechnology摘要摘要商業(yè)銀行信用風險已經(jīng)成為目前世界乃至我國金融風險中極為重要的一種表現(xiàn)形式，對經(jīng)濟運行有著極為深刻的影響，信用風險評估作為風險管理的核心環(huán)節(jié)在商業(yè)銀行的經(jīng)營管理中起著至關(guān)重要的作用。由于我國銀行業(yè)多年缺乏信用評估方面的實踐經(jīng)驗，導致其信用風險評估工作落后于西方銀行業(yè)。信
4、用風險主要包括流動性風險、投資風險和信貸風險。狹義的主要指信貸風險，這是本文的主要研究對象。通過對信用風險的研究表明：信用風險具有有偏性、信息不對稱性、親周期性、非系統(tǒng)性、可控性等六方面的特征。利用經(jīng)濟學理論對商業(yè)銀行信用風險的分析表明，信息不對稱是信用風險產(chǎn)生的主要原因。中國國有商業(yè)銀行信用風險產(chǎn)生的特殊原因主要體現(xiàn)在體制不健全、經(jīng)濟環(huán)境較差和管理體制效率低等三個方面。新巴塞爾協(xié)議是金融風險領(lǐng)域的一個重要文件，其主要創(chuàng)新在于對風險考察更廣泛、全面、靈活，提供的衡量風險的方法具有更高的敏感度，強調(diào)
5、市場紀律使銀行經(jīng)營更具透明度。新巴塞爾協(xié)議要求我國商業(yè)銀行必須從樹立正確的信用風險管理理念、建立科學的信用風險管理體系、完善信用風險管理的技術(shù)和方法等三個方面入手，提高信用風險的管理水平。當前情況下造成信用風險評估失效的主要影響因素，包括評估方法的科學性、評估程序的合理性、信用秩序、企業(yè)財務制度、法制環(huán)境、配套的信用風險控制機制及經(jīng)濟環(huán)境等六個方面。這些研究為信用風險評估模型的建構(gòu)提供了條件。商業(yè)銀行的信用風險受到財務因素和非財務因素等多方面的影響。在重視以往信用風險評估影響因素的基礎(chǔ)上，針對企業(yè)
6、非財務因素難以有效度量的情況，將企業(yè)的技術(shù)效率納入到商業(yè)銀行信用風險評估指標體系中，通過技術(shù)效率測度企業(yè)的非財務因素對信用風險的影響，以及對技術(shù)效率與信用風險關(guān)系的實證研究表明，技術(shù)效率能夠有效的表征信用風險。根據(jù)我國信用風險的實際情況及信用風險評估理論，確立了指標體系的建立原則，構(gòu)建了包含企業(yè)技術(shù)效率在內(nèi)的信用風險評估指標體系。對信用風險數(shù)據(jù)自身特征的研究表明，信用風險數(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，為此要求評估模型能夠針對這四項特征對信用風險進行準確度量。通過引入保局投
7、影算法進行特征提取來對樣本數(shù)據(jù)進行降維，在降維的同時可以消除異常樣本對評估結(jié)果的影響。在信用風險評估中，第一類誤判率對銀行造成的損失較大。由于信用風險評估數(shù)據(jù)不平衡的特征，很高的評估準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-I-哈爾濱工業(yè)大學管理學博士學位論文向量機的信用風險評估模型，以F-measure作為模型精確度的評估指標，在提高模型評估準確率的同時有效地降低了第一類誤判率。對該模型的初步驗證表明，該模型能夠適應信用風險數(shù)據(jù)評估的需要。支持向量機集成的關(guān)鍵問題，在于尋找合適的子支
8、持向量機并確定有效的集成算法。針對使用近似算法求解所造成的支持向量機精度降低的問題，用模糊積分構(gòu)建支持向量機集成模型，可以有效提高支持向量機的分類精度。利用Choquet積分構(gòu)建了支持向量機集成模型，進而提出了該模型集成時的模糊測度公式，確定了利用遺傳算法求取模糊測度的方法。對商業(yè)銀行信用風險數(shù)據(jù)的實證研究表明，本研究所構(gòu)建的信用風險評估模型，能夠在降低第一類誤判率的同時，有效地提高信用風險評估精度。由于本模型利用保局投影的數(shù)據(jù)特征提取算法，有效地降低了噪聲數(shù)據(jù)和高維數(shù)特征的影響；
