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基于神经网络的小微企业信贷风险评估模型设计

日期:2018年10月10日 编辑: 作者:无忧论文网 点击次数:1076
论文价格:150元/篇 论文编号:lw201810101455273477 论文字数:5696 所属栏目:计算机专业论文
论文地区:中国 论文语种:中文 论文用途:职称论文 Thesis for Title
基于神经网络的小微企业信贷风险评估模型设计
摘要:传统的神经网络BP算法具有强大的自适应性、自学习性和非线性映射的能力,广泛应用在小微企业信贷风险评估中,然而算法自身收敛速度慢、极易陷入局部最优的缺陷也导致很多问题。本文对传统神经网络BP算法进行改进,将改进后的BP算法用于小微企业的信贷风险评估中,仿真实验证明,改进后的BP算法提高了学习速度,提高了小微企业信贷风险评估的准确性,具有一定的实用价值。
关键词:小微企业,神经网络,BP算法,信贷风险评估
Design of credit risk assessment model for small and micro enterprises based on Neural Network
Abstract: The traditional neural network BP algorithm has strong adaptability, self-learning habit and nonlinear mapping ability. It is widely used in credit risk assessment of small and micro businesses. However, the algorithm itself convergence speed is slow, and it is easy to fall into local optimum defects, which also leads to many problems. The improved BP neural network algorithm, the improved BP algorithm for Small and micro businesses credit risk assessment, simulation results show that the improved BP algorithm improves the learning speed, improve the accuracy of credit risk assessment Small and micro businesses, has the certain practical value.
Keywords: Small and micro enterprises, Neural network, BP algorithm, Credit risk assessment
1. 引言
小微企业是我国市场经济中最活跃的细胞,占我国企业总数的95%以上,对国民经济和社会发展具有重要的战略意义。由于小微企业的情况比较复杂,具有经营不稳定、信息不透明、融资风险极大、抵押品和担保的严重缺乏等特点,小微企业面临着融资难的现状。银行开展小微企业信贷业务面临的最大问题就是信用风险,所以如何准确评估小微企业客户的信贷风险至关重要[1]。
小微企业是最近几年才兴起的一种企业类型,针对小微企业的信贷评估模型还不成熟。很多商业银行在评价小微企业信贷风险时多凭借自己的管理经验,没有制定合理的评价指标体系,即使设置了一些指标,由于数据难以收集,在实际运用时存在很多不足。传统的BP神经网络具有过度拟合、易陷入局部最优等问题,于是,针对传统神经网络的优化研究得到了广泛开展。本文对传统BP神经网络模型进行改进,并用于小微企业的信贷风险评估,进而来判断其信贷风险大小,为银行进行信贷决策管理提供支持。
2. 小微企业信贷现状
小微企业信贷业务营销门槛较低,营销模式、合作条件、产品定价更有利于银行,优质小微企业正日益成为各家商业银行争相放贷的对象,银行同业不乏可供借鉴的优秀策略,比如有多家区域性股份制商业银行把大力发展小微企业授信业作为自身市场发展的重要战略定位,部分银行成立了专门团队,专门负责小微企业金融服务和信贷审批工作。就连外资银行渣打和德富泰等都运用成熟的定价模型,专门对小微企业进行风险定价和独立核算,可见,小微企业正逐步吸引各商业银行贷款的资金流向,针对小微企业市场的同业竞争也日趋激烈[2]。
与此相对应的是,小微企业信用状况并不令人乐观。最为直观的表现就是银行小微企业不良贷款率整体高于一般企业贷款不良率。本文收集最近5年内某地区商业银行小微企业的不良贷款率的变化情况(详细见表1所示),其中不良贷款是指贷款五级分类中的且三类(次级、可疑和损失)贷款,不良贷款率是指不良贷款总额与贷款总额的比率。
表1 某地区小微企业不良贷款率统计表(单位:%)
Tab1 Statistical table of bad loan rate for small and micro enterprises in certain area (unit:%)
项目 2012年 2013年 2014年 2015年 2016年
不良贷款率 1.2 1.4 1.5 1.6 1.7
次级 0.5 0.5 0.7 0.9 0.8
可疑 0.6 0.65 0.6 0.45 0.6
损失 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3
近年来,银监会为贯彻落实党中央国务院的要求,积极推动小微企业与金融服务的发展,提高了小微企业的坏账容忍度。但从客观上看,小微企业贷款不良率仍是偏高的,小微企业的信用状况并不尽如人意[3]。
3. 小微企业信贷风险评估指标
3.1财务指标




6. 结论
本文参照小微企业现有的信贷风险评级方法,结合我国的实际情况和小微企业经营的特点,将改进后的BP神经网络算法引入信贷风险评估的研究领域,并结合管理学决策方法构建小微企业信贷风险评估体系,为商业银行进行小微企业信贷风险评估提供了一套有效的方法,在一定程度上克服了传统BP算法收敛速度慢,易陷入局部最优等缺陷。