基于bp神经网络的民生银行信用风险评价研究

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时间:2019-03-17

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1、分类号密级UDC学号201320960412采lit朵巧杂畫尖拿NorthChinaUniversityofWat:erResourcesandElectricPower专业硕±学位论文基于BP神经网络的民生银行信用风险评价研究Mf?张雅茹导师姓名、职称胡建兰副教授申请学位工程硕±学科名称项目管理提交论文日期2016.4答辩日期2016.5.20学位授予单位、授予日期华北水利水电大学4分类号:密级:UDC:单位代码:10078华北水利水电大学硕士学位论

2、文基于BP神经网络的民生银行信用风险评价研究RESEARCHONCREDITRISKEVALUATIONOFMINSHENGBANKBASEDONBPNEURALNETWORK研究生姓名:张雅茹指导教师:胡建兰专业名称:项目管理所在学院:水利学院2016年4月独立完成与诚信声明:,是本人在指导教师的指导下本人郑重声明所提交的学位论文,独立进行研究工作所取得的研究成果并撰写完成的。没有劃窃、抄袭等违反学术道德、学术规范的侵权行为。文中除已经标注引用的内容外,本学位论文中不包含其他人或集体己经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得华北水利水电大学或其它

3、教育机构的学位或证书所使用过的材料。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均己在文中作了明确的说明并表示了谢意。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。学位论文作者签名:保证人;睾漸(导师)签名献签字曰期:與A年叫iB签字曰期:么身多:巧目学位论文版权使用授权书本人完全了解华北水利水电大学有关保管、使用学位论文的规定。特授权华北水利水电大学可将学位论文的全部或部分内容公开和编入有关数据库提供检索,并采用影印、保存、汇编W供查阅和借阅。同意学校向国家有关、缩印或扫描等复制手段复制部n或机构送交论文原件或复印件和电子文档。(

4、涉密的学位论文在解密后应遵守此规定)学位论文作者签名:导师签名;城左爹"2签字曰期:立今签字曰親么〇b3日>〇3小车叫句|《逢吟摘要基于BP神经网络的民生银行信用风险评价研究摘要随着我国改革开放,我国建立了市场经济体制并不断的得到完善,我国的国民经济也以前所未有速度的高速发展。随着旧有的经济体制(计划经济)被打破,新的市场经济体制确立起来了,但是和新的市场经济体制相匹配的信用制度却没有得到完善。信用风险一直都是商业银行最常遇到的风险,同时也最难控制和处理。所以,探索、开展针对商业银行的信用风险管理的研究是一件极为重要和紧迫的课题,具有重大的现实

5、意义。本文建立相应的BP神经网络模型,根据民生银行信贷信用评级指标体系,选取20个企业的信用评级信息作为BP神经网络模型的训练样本,选取10个企业的信用评级信息作为BP神经网络模型的检验样本。将训练样本输入BP神经网络进行训练,让BP神经网络根据信贷企业信用得分的输出值与真实值之间的误差不断调节各个神经元之间的权值与阀值,当误差满足要求时,BP神经网络模型完成训练。BP神经网络模型完成训练后,对本文建立的BP神经网络模型进行检验,将检验样本输入完成训练的BP神经网络模型,完成训练的BP神经网络模型将根据企业的信用评级信息计算出企业信用得分的预测值。把信贷企业的贷款

6、信用评级财务指标进行量化,得到实例样本并输入民生银行信用风险评价模型,计算结果表明民生银行信用风险评价模型对信贷企业的信用预测值与信用真实值很接近,相对误差较小。本文建立的民生银行信用风险评价模型准确率较高,可以为商业银行信贷过程中的信用风险提供预测评价,为商业银行减少或者避免信贷过程中的信用风险提供处置措施,起到风险预警功能。关键词:民生银行,信用风险,BP神经网络,风险预警IABSTRACTRESEARCHONCREDITRISKEVALUATIONOFMINSHENGBANKBASEDONBPNEURALNETWORKABSTRACTAlongwiththe

7、marketeconomicsystemgraduallyestablishandperfect,China'seconomicdevelopmenthasmaderemarkableachievements.Howevertheongoingeconomicreformtobreakthehighlycentralizedandunifiedcreditsystemundertheplannedeconomysystemandatthesametime,buthasnotestablishedcreditsystemconformingtomarketnorms

8、.Faci

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