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基于支持向量机的商业银行信用风险研究（硕士学位论文），共56页。
【摘要】 商业银行面临的风险可以分为操作风险、市场风险和信用风险三类。银行界普遍认为信用风险在这三类风险中危害最大。金融领域的研究表明,信用风险是引起银行破产的最重要原因。中国的商业银行在日常经营活动中无时无刻不在经受着信用风险的考验。商业银行信用风险和商业银行的命运息息相关。然而,由于我国银行业缺乏风险量化经验,长期以来通过专家评分等方法进行风险管理,所以信用风险评估工作落后于西方银行业,信用风险问题较为严重。2008年危机之后,我国的实体经济也受到了严重的影响,不少企业因此破产,特别是2012年初,发生在全国各地的债务危机一度来势凶猛。比如浙江温州地区,企业互相担保的行为较为普遍,一家企业陷入债务危机时往往导致几家企业一起连带陷入流动性危机,难以偿还银行贷款。中国银行业的不良贷款是当前所面临的非常重大的风险,这严重阻碍了国民经济的未来发展。本文运用金融学相关知识和理论,从公司财务指标中选取运营能力、偿债能力盈利能力和发展能力指标,分别运用因子分析、’主成分分析、粗糙集方法对大量变量进行降维,获得一个更为精简的输入矩阵。最后,本文使用支持向量机方法建立违约判断模型,通过包含38个违约企业和40个正常企业的样本集进行模型训练,并对包含20个企业的预测集进行违约预测,最终对20个企业中的17个实现了正确分类。
【关键词】 信用风险； 贷款违约； 支持向量机； 商业银行；

目录
l.i问题的提出 1
1.2研究目的和意义 2
1.3研究内容与方法 3
1.4本文的创新点 4
2国内外研究现状 5
2.1支持向量机的国内外研究现状 5
2.2商业银行信用风险评估方法的研究 7
2.2.1判别分析 7
2. 2. 2 Logistic 回归 8
2.2. 3 一般非参方法 8
2.2.4 CreditMetrics 方法 9
2. 2. 5 KMV 模型 9
2. 2.6神经网络模型 9
2.2.7支持向量机方法 10
2. 3支持向量机集成方法 11
2.4研究现状评述 12
3我国商业银行信用风险概述 14
3.1商业银行信用风险概述 14
3.2我国商业银行信用风险现状 14
3. 2.1风险集中 14
3.2.2期限错配 17
3.2.3资产质量逐步提高 18
4基于支持向量机的预测模型 21
4.1模型的变量降维 21
4.1.1因子分析 21
4.1. 2粗糙集 22
4.2支持向量机分类算法 22
4.3财务指标的选择26
4.4模型流程 28
5实证研究 29
5.1描述性统计 29
5. 2变量降维 32
5.3支持向量机分类 34
5.3.1主成分-支持向量分类机 35
5. 3.2因子-支持向量分类机 39
5.3.3粗糙集-支持向量分类机 40
6结论 42
参考文献 44

1引言
1.1问题的提出
商业银行面临的风险可以分为操作风险、市场风险和信用风险三类。银行界普遍认为信用风险在这三类风险中危害最大。金融领域的研究表明,信用风险是引起银行破产的最重要原因。中国的商业银行在曰常经营活动中无时无刻不在经受着信用风险的考验。商业银行信用风险和商业银行的命运息息相关。
为了应对信用风险等金融风险的影响,《巴塞尔协议》应运而生。该协议的推行力图加强各银行的风险管理能力,为金融监管部门对银行业的监管设立标准,使得金融机构在相应标准下改进资本结构,提高风险抵抗能力。20世纪90年代以后,国际银行界发生了一系列重大风险事件,包括巴林银行的倒闭,三丼住友银行的巨额亏损等,操作风险和信用风险成为商业银行最大的潜在危险。操作风险通过加强内部监控和设立内控体制进行防范,而信用风险涉及到交易对手的行为,更加难以防范。因此,信用风险的量化和管理巳经成为商业银行风险管理的关键和最大的难题。2008年开始的新一轮金融危机,给整个世界带来了沉重的影响,至今仍未消失。而欧元区的希腊、意大利等国家至今仍深陷债务危机之中。
然而,由于我国银行业缺乏风险量化经验,长期以来通过专家评分等方法进行风险管理,所以信用风险评估工作落后于西方银行业,信用风险问题较为严重。
2008年危机之后,我国的实体经济也受到了严重的影响,不少企业因此破产,特别是2012年初,发生在全国各地的债务危机一度来势凶猛。比如浙江温州地区,企业互相担保的行为较为普遍,一家企业陷入债务危机时往往导致几家企业一起连带陷入流动性危机,难以偿还银行贷款。中国银行业的不良贷款是当前所面临的非常重大的风险,这严重阻碍了国民经济的未来发展。因此,根据新巴塞尔协议的要求,深入分析信用风险的来源和影响因子,设计适合我国银行业的信用风险评估系统,对我国银行业的健康发展非常重要。
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