（企业管理专业论文）贷款风险的模糊神经网络评价模型及应用研究.pdf

华中科技大学硕士学位论文 摘要 f | ( 随着我国加入w t o ，商业银行面临着更大的挑战。如何有效地控制商业银 行风险，成为我国商业银行亟待解决的问题。建立有效的商业银行贷款风险评价 指标体系和评价模型可以对贷款风险进行科学的评价，从而提高我国商业银行抵 御风险的能力。作为研究复杂性事物的有力工具，模糊神经网络带有高度并行处 理信息的机制而具有高速的自学习、自适应能力，内部所包含的大量可调参数使 得系统的灵活性更强。因而本文利用模糊 得出合理的评价结果作为风险决策的依据 本文根据全面性原则、科学性原则、 来评价商业银行贷款风险，以 可行性原则和可比性原则，提出了一套 商业银行贷款风险评价指标体系。该指标体系中共有指标3 3 个，反映了借款人的 商业信誉、盈利能力、营运能力、资本结构、现金流量、发展能力、行业风险、 经营风险、管理风险和担保情况等方面的信息。本文建立了一套基于模糊神经网 络的商业银行贷款风险评价模型。在该模型中，评价指标作为系统输入，将样本 指标数据输入到模糊神经网络中，经过反复迭代直至收敛，便可得到具有较为准 确内部表示的模糊神经网络评价模型。将验证企业的数据输入到已经训练好的模 型中，就可以得到贷款风险大小。 本模型运用v b 语言已经在计算机上实现。实际应用表明，该系统具有易操 作、运算速度快、自学习能力强、适应面宽等优点，有机地综合了知识获取和模 糊推理的功能。在与模糊综合评价方法的实验对比中，模糊神经网络的方法显示 出了较强的评价能力，因而具有广阔的应用前景。 关键词：贷款诗醛贷款风险详轿指棘l 乐神l 帮菇 华中科技大学硕士学位论文 a b s t r a c t o u rc o m m e r c i a lb a n k sf a c eb i g g e rc h a l l e n g ea r e ro u r c o u n t r yj o i n e di n t ow t o a ne f f i c i e n ts y s t e mo fc o m m e r c i a lb a n k sc r e d i tr i s ke v a l u a t i o n & p r e s e n t i m e n tc a n i m p r o v ec r e d i tm a n a g e m e n t l e v e la n dg i v ea na l a r mt oi f f yl o a n s ，w h i c hw i l ld e c r e a s e t h el o s so f t h eb a n k s i nw e s t e r n c o u n t r y , c r e d i t r i s ke v a l u a t i o n g e n e r a l l y w a st r a n s l a t e di n t o e n t e r p r i s e sf i n a n c i a ls t a t u se v a l u a t i o n a tt h ep r e s e n tt i m e ，t h e r ea r ea l o to f w a y s ，s u c h a s ，s t a t i s t i c ，e x p e r ts y s t e ma n d n e u r a ln e t w o r k b p a l g o r i t h mi su s e d t ol e a r nt h ec o n n e c t i o nw e i g h t so f f u z z y n e u r a ln e t w o r ka n d p a r t i t i o n so ff u z z ys u b s e t s i th a sb e e ns h o w nb yt h em o d e l i n ga n de v a l u a t i n gr e s u l t s a b o u tt h ec r e d i tr i s ki nc o m m e r c i a lb a n k st h a tt h em e t h o dh a sr e i n f o r c e m e n tl e a r n i n g p r o p e r t i e sa n d u n i v e r s a l i z e dc a p a b i l i t i e s ，w h i c hr e s p e c tt om o d e l i n ga n de v a l u a t i n go f n o n l i n e a r s y s t e m sw h i c h h a v es o m eu n c e r t a i n t i e s b ya p p l y i n gt h et h e o r yo fn e u r a ln e t w o r k , t h i sp a p e rp r o p o s e dac o m p r e h e n s i v e e v a l u a t i o nm e t h o do fc o m m e r c i a lb a n k sc r e d i tr i s kb a s e do n t h r e e 1 a y e r n e u r a l n e t w o r k s ，d e s c r i b e dt h es t r u c t u r eo ft h et h r e e - l a y e rn e u r a ln e t w o r k s ，p r e s e n t e dt h e n o r m a l i z a t i o nm e t h o d so fa t t r i b u t ev a l u e so fi n p u ti n d e x e so ft h en e u r a ln e t w o r k s d e s c r i b e st h ei m p l e m e n t a t i o n a l g o r i t h m si nc o m p u t e r s o fn e u r a ln e t w o r k ，l e a r n i n ga n d c o m p r e h e n s i v e e v a l u a t i o n u s i n g n e u m l n e t w o r k s ，b e l o n g t ot h e p r i n c i p l e s o f c o m p r e h e n s i o n ，s c i e n t i f i c ，f e a s i b i l i t y , w ec h o o s eo u t3 3 i n d e x e sa s i n p u ti n d e x e s ， w h i c hw e r ef r o mf i n a n e i a li n f o r m a t i o n ，n o n - f m a n c i a li n f o r m a t i o n , l o a nm o d e ，l o a n f o r m t h e np u t t i n gs w a t c hd a t ai n t ot h em o d e la n dt h es y s t e mw i l ls e l f - l e a r n ，f i n a l l y p u t t i n gt h ev a l i d a t i n gd a t ai n t ot h es y s t e m ，w ec a nk n o wt h ev a l i d a t i n ge n t e r p r i s e s l o a nr i s k e m p i r i c a l r e s u l t ss h o w e dt h a tn e u r a ln e t w o r kw a sa p r o m i s i n g m e t h o do f e v a l u a t i n gc r e d i tr i s ki nc o m m e r c i a lb a n k si nt e r m so f p r e d i c t i v ea c c u r a c ya d a p t a b i l i t y a n dr o b u s t n e s s k e y w o r d s ：c r e d i tr i s k ，c r e d i tr i s ke v a l u a t i o n ，i n d e x e ss y s t e m ，n e u r a ln e t w o r k i i 华中科技大学硕士学位论文 1 1 贷款风险管理概述 1 绪论 1 1 1 贷款风险、贷款风险管理系统概述 风险一词，在现代汉语辞典中被定义为可能发生的危险。而在韦氏辞典中被 解释为面临损失或伤害的一种机会。按这种解释，一般将风险界定为发生某种不 利事件的机会或可能性。按照这种对风险的界定理解，一般将银行贷款风险界定 为银行贷出去的款项，借款人到期不能或不愿偿还而形成逾期、呆滞或呆账，使 银行蒙受资产损失的可能性。从这里我们可以看出，银行贷款风险是源于借款人 的风险。 在银行业务经营过程中，有贷款风险的存在，就必然有贷款风险管理。究其 银行贷款风险的管理内涵，可以说贷款风险管理是银行为防止和减少贷款损失， 采取有效的防范、消化和控制，保障信贷资产安全和获利能力的活动过程。 银行贷款风险管理系统包括贷款风险识别系统、贷款风险估价量化分析系统、 贷款风险监测与预警系统和贷款风险处理系统。 贷款风险识别系统是利用各种风险识别手段，对贷款作定性分析，寻找出信 贷资金存在有哪些风险，风险源是什么。贷款风险估价量化系统是对每笔贷款的 风险度的大小进行确定。对各种无异常贷款的量化分析，可以参考巴塞尔协议提 出的风险权重的计算标准，或 以及中国人民银行资产负债比例管理暂行监管指标中关于贷款 风险权重等比例指标的规定。充分利用风险估价的各种手段，对贷款风险随时进 行估价和分析，随时掌握风险发生的动向。 贷款风险预警系统主要通过借款人财务报表资料来获取信息，对信贷资金进 行跟踪监测，以便及时发现问题，进行报警。贷款风险处理系统以贷款量化分析 华中科技大学硕士学位论文 和预警系统为依据，针对各种贷款风险，采取预防、回避、分散、抑制等手段， 使贷款风险减少到最低程度的贷款，银行要及早采取切实有效的措旋，确保银行 的信贷资产安全。 l1 - 2 银行贷款风险的监测与预警 银行贷款风险的监测与预警的目的是增强银行贷款风险管理的科学水平，对 银行贷款风险进行科学的预测，对信贷进行跟踪监测，并对有问题贷款及时发出 报警信号，使银行及早发现问题，采取对策，减少或避免损失。 风险预警并不是风险发生时的警报，而是在风险出现以前，当出现风险的迹 象或苗头时即发生警报。必须在加强贷款跟踪管理和风险监测的基础上，制定风 险警戒线。成熟的银行都特别重视早期的贷款风险预警。来自企业的贷款风险的 早期报警信号包括：财务状况的早期报警信号；企业管理人员早期报警信号；银 行企业往来中的早期报警信号；经营状况的早期报警信号。 1 2 新贷款五类分级法对商业银行贷款风险管理的影响 随着人民银行对商业银行监管力度的加强和监管方法的改变，各商业银行都 建立了以客户信用评级和贷款五级分类为核心的授信管理和信贷资产质量管理体 系。这是我国信贷管理制度的一项重大变革，将会对银行系统的信贷资产管理带 来巨大影响。在新贷款分类管理办法下，如何开展信贷业务稽核是亟待解决的问 题。 贷款五类分级法是对商业银行内部信贷稽审体系的新挑战 ( 1 ) 稽核理念方面的挑战。 传统的信贷稽审主要是从会计的角度进行复核性的检查，不太注重对信贷业 务中主要风险和控制点的了解和掌握，也不太注意信贷业务本身非客观性因素对 信贷管理和信贷资产质量的影响，缺乏必要的权威性和建设性。新的以五级分类 为核心的信贷资产质量管理方法和人民银行关于贷款风险分类指导原则明确 要求“商业银行内部审计部门定期对贷款分类政策、程序的执行情况进行检查和 评估”，这就要求稽核部门首先要从稽核理念方面作出重大改变，要从传统的复核 2 华中科技大学硕士学位论文 型向风险稽审转变，从事后监督向实时监控和预防性监控转变，从一般查帐型稽 核向评估内控制度稽审转变，只有这样才能真正完成“商业银行内部稽核是资产 风险管理的主导部门”的神圣使命。 ( 2 ) 稽核内容方面的挑战。 传统的信贷稽核检查的内容主要是信贷档案中的“三查报告”、借据合同、保 证合同和会计借据，对这些材料的抽样也没有具体的要求，完全由稽核人员自由 决定，随意性较大，而且稽核人员在检查中会有意无意地过分强调抵押担保的充 足性和安全性，容易与信贷人员产生分歧。新的五级分类管理体系下，强调借款 人主要经营业务活动的收入和走势在还款来源中的作用，强调信贷分析和企业的 现金流量，强调银行以债权人的身份关注甚至介入企业管理；明确指出主营业务 的收入是第一还款来源，这一来源是否充足是优选客户、判定贷款与否和贷款质 量的先决条件；抵押担保、信用担保是第二还款来源。这就要求信贷稽核不仅要 注重文件要素的齐全、完整等合规性问题，更要按照风险的程度对被稽审机构的 贷款分类结果进行评估，对总体贷款质量以及信贷政策和信贷监督管理制度的健 全性、有效性做出评定；对贷款损失准备金的充足性和遵守金融法律法规的严肃 性和贷款发放的合理性做出评价。 ( 3 ) 稽核方法方面的挑战。 传统意义上的信贷稽审方法，基本停留在翻翻档案、核校数据的一般性事后 检查法和逆查法的水平上，方法比较简单。在新的以五级分类为核心的贷款管理 和质量监管体系下，内部稽审不仅要依照各行自己制定的贷款管理和分类方法及 标准进行检查，更要看这些方法和标准是否与中国人民银行制定的贷款风险分 类指导原则和1 9 9 9 年 关于全面推行贷款五级分类工作的通知精神相一致， 而且由于这种风险分类的一个基本要义是风险预警，要求信贷部门对风险资产及 早采取措施，从而实际上也要求稽审部门要把事后稽审变为事后与事中相结合， 以评价信贷部门工作的及时性，并更好地发挥第三道防线的功能。此外，由于在 新的风险分类管理体系下，银行内部稽审部门与信贷业务部门之间存在着的信息 不对称现象并未消除，客观上要求稽审部门要改进稽审方法，拓宽信息渠道，改 善信息收集方法，加强非现场稽审比重，在综合信息方面，逐步缩小信息不对称 华中科技大学硕士学位论文 的差距，才能使自己的稽审更具权威性。 1 3 商业银行贷款风险评价国外研究现状 随着信用制度的产生，如何最小化贷款风险，保证贷款质量成为了银行的首 要目标。在工业化国家中，银行对资金借入方的资信评估已经完全程序化和标准 化，评估结果的可靠性也相当高。世界上贷款风险管理较完善的国家中，美国、 英国、日本都是极为成功的。现以美国为例【l 】【2 1 ，简要述之。 银行不良贷款的形成是多重因素作用的结果，但借款人即企业的信用度则是 其中的一个最主要的因素，如果我们假定商业银行是一个富有理性的“经济人”， 其经营的目标函数在于利润极大化，那么银行贷款的风险度便与借款人的信用度 成反比关系，贷款人信用度越高，银行贷款的风险越低。贷款风险的形成大体上 可分为两个阶段：首先，银行的贷款决策阶段，存在着因决策失误而导致的风险。 所谓决策失误，集中地表现为对缺乏还款能力的借款人给予贷款立项，或者说， 贷款缺乏借款人的信用保障。其次，银企关系建立以后的信用风险。如果说在第 一阶段风险控制权在于贷款人方面的话，那么第二阶段风险控制权便由贷款方移 到借款方。借款人的信用水准就成为决定贷款风险大小的关键性因素。从这个意 义上说，对借款人的信用分析，把握信用关系的可靠度，就成为防范贷款风险的 一项“基础工程”。企业信用评估是指在分析客户经营状况的基础上，通过调查研 究，运用科学的方法，对企业资金状况、信用等级、经营管理能力、经济效益以 及发展前景作出评估，以便为银行贷款发放过程中的“择优限劣”提供依据。目 前，美国客户信用评估的指标体系大体上分为两大类：一套指标是在“三c ”原 理的基础上发展起来的。按照“三c ”原则，客户的“品德”( c h a m c t e o 、“资本” ( c a p i t a l ) 和“能力”( c a p a c i t y ) 是评价其信用水平的依据。本世纪初，美国又提出 “放款担保”原则，到4 0 年代主张在前四项要素的基础上再加上“经营情况” ( c o n d i t i o no f b u s i n e s s ) ，从而构成客户信用评估的“五c ”方法。另一套指标体系 为“四p ”原则，包括借款人的“个人因素”( p e r s o n a l f a c t o o 、“目的因素”( p m d e m 4 华中科技大学硕士学位论文 f a c t o r ) 、“偿债因素”( p a y m e n tf a c t o r ) 、“展望因素”( p r o s p e c t i v ef a c t o r ) 。从这两 类指标体系来看，客户信用度大体上取决于两个方面的因素：企业履行贷款合同 义务的主观意向和清偿债务的客观条件。应当指出的是，在借款人道德水准一定 的前提下，企业还本付息的主观意向实际上是其清偿能力的反映，或者说从市场 主体的理性行为来说，经营状况决定的还本付息能力则是借款人信用度的直接体 现。市场经济本质上是一种风险经济，企业的经营状况本身存在着一系列由企业 所不可控制的不确定性因素。这种不确定性导致企业生产经营活动的周期性波动， 并引起企业信用度的波动。换言之，企业生产经营活动所面临的市场风险必然转 化为信用风险。因此，企业生产经营活动的市场风险越大，银行贷款风险也就按 比例增长；反之则亦是。对企业信用度的分析由静态转向动态，意味着商业银行 必须准确把握市场发展态势，从市场的长期发展趋势出发进行贷款决策。企业现 有的经营状况并不是决定贷款风险的唯一因素，甚至不是主要因素，贷款风险分 析的关键在于企业生产经营活动的发展趋势。 美国的资信评估体系相当完整，各种评级机构和信用管理公司的业务已专业 化。标准普尔( s t a n d a r d & p o o l s ) 、穆迪( m o o d y ) 、里奥特洛伊( l e ot r o y ) 等 几家著名评级机构，每年都会公布其标准评级报告和各项指标。标准化和金融报 告是美商业银行最常采用的技术。每年，银行参考评级机构的报告，对贷款者的 信用状况进行标准化的评估，并预测银行各种投资组合的风险总暴露。而信用决 策过程作为贷款风险管理的一种事前防范，同样需要标准信用评估报告的参与。 相当多的银行采用贷款者和资信设施双重信用评估体系，结合借款人信用和具体 项目的未来现金流，决定是否贷款。而在资信评估的具体操作中，第一次把计算 机辅助统计方法学应用到消费者信用管理领域中；在之后的半个世纪里，随着微 机技术的发展，资信评估模型也日趋成熟。美国专门从事资信评估模型研究的著 名机构有e q u i f a x 公司、h e s p e r i a n i n f o r m a t i o ns o l u t i o n 公司、以及t r a nu n i o n 公司 等等，为银行设计各种贷款的计分模型及开发相应的电子技术，以供银行使用。 银行则根据自身的情况，选择采用适当的计分模型。这种标准化信用管理的好处 是不容置疑的：它使银行工作人员从烦琐的客户调查中解脱出来，前者只需按程序 华中科技大学硕士学位论文 要求输入客户的各项指标，就可以得出综合评价；这样，贷款人将更快捷地做出 决策，而且决策更精确，成本更低。现在，银行对这种技术的依赖性越来越大。 俄亥俄州的哥伦布银行集团第一分部每年要贷出大约7 8 亿美元，计分模型的使 用次数近1 8 8 万次，而多数小额贷款的判断都是在9 8 分钟内做出“决定”的。当 然，对于大型的贷款，计分模型只是其中的考虑因素之一，银行需要结合借款人 的其他条件，如可以提供的抵押品价值，才能得出最后的结论。 1 4 商业银行贷款风险评价国内研究现状 哈尔滨工业大学的黄娟、冯玉强哪结合专家系统和人工神经网络的贷款风险 评估集成智能系统能充分利用符号机制和神经网络各自的优点，达到优势互补的 目的，为银行贷款风险评估业务提供一种新的技术分析手段。贷款风险评估集成 智能系统中的知识是一个风险评估决策规则，属于判断性知识，是以产生式规则 来表示的。知识推理机主要由特征抽取模块和规则推理模块组成，负责控制并执 行风险评估的整个过程。它能够查找可用规则，在可用规则中决定应用哪一条规 则，并做出所选规则的评估决策结论。当问题未解决时，可重新生成规则，直至 当前的问题解决或已没有可用事例为止。当现有规则不能解决某个新事例时，人 工神经网络作为一个辅助模块，对输入数据进行处理，得到的分类结果供知识推 理机使用。用户在使用集成智能系统前，要以成功事例作为训练样本，对人工神 经网络进行训练，或由系统本身按已有的训练样本进行训练。训练好的人工神经 网络将知识以神经元之间连接权值的形式存储起来。输入一组事件，集成智能系 统首先检查知识库，查看是否有相应的评估决策规则存在，若有相应的评估决策 规则存在，集成智能系统就会应用此规则对输入事件做出风险评估；若没有相应 的评估决策规则存在，集成智能系统就会用知识推理机从历史记录的成功事件中 生成相应的评估决策规则，然后再由新生成的评估决策规则做出风险评估。通常 情况下，输入的事件或者是生成评估决策规则的训练样本，或者是等待评估的新 事件。当存在的评估决策规则不足以做出风险评估或者由存在规则做出的风险评 华中科技大学硕士学位论文 佶结果不满意时，人工神经网络模块就会被激活，对输入事件进行归纳分类处理， 处理结果再存入数据库中。在扩展后的数据库的基础上，知识推理机会相应地更 新知识库中的评估决策规则，为输入事件做出满意的风险评估。 重庆大学的周焯华、张宗益、杨俊用模糊数学方法和层次分析方法相结合【4 】， 构造一个模糊综合评价模型来评价商业银行风，评估过程中各级因素的权重主要 采用层次分析法。商业银行风险程度的高低，是通过各种子因素的风险的高低来 体现的。采用的2 阶梯价层次结构评判方法，建立商业银行风险与其子因素之间 关系的数学模型。首先确立评判对象的指标集u 、确定评判对象的评语集v ，然后 对评估对象的各指标作单因素评估，确定每一个底层因素的风险程度的模糊分布， 从而确定从u 到v 的模糊关系矩阵r 。通过一系列的模糊变换，根据最大隶属度 原则，得到具体风险值的大小。 7 华中科技大学硕士学位论文 2 模糊神经网络应用于贷款风险评价的立论依据 2 1 神经网络的概述 神经网生理学和精神解剖学的研究结果表明口l ，在人列胚胎的形成过程中， 神经细胞或神经元( n e r o ) 从管状结果发展成为中枢神经系统( c e n t r a ln e r v o u s s y s t e m ) ，其中包括脑和脊髓。人脑能完成诸如职能、思维、情绪等高级精神活动。 无论是脑科学还是人工智能都必然的促使人们对人脑( 神经网络) 的模拟，及导 致了人工神经网络的研究。 人工神经网络( m 州s ) 也简称为神经网络( n n s ) 或称作为连接模型 f c o n n e c t i o n i s tm o d e l ) ，是对人脑或自然神经网络( n a t u r a ln e u r a ln e t w o r k ) 若干 基本特性的抽象和模拟。 众多的神经元广泛地连接就构成了神经网络。总结起来，神经网络系统具有 以下基本特性： 分布贮存和容错性。信息在神经网络内部的存贮是按内容分布于许多神经元 中进行的，而且每个神经元存贮多种信息的部分内容。网络的每个部分对信息的 存贮具有等势作用，这类似于全息图的信息存贮性质，部分的信息丢失人可以是 完整的信息得到恢复，因而是网络具有容错性和联想记忆功能。也正因如此，人 脑和数字计算机相比分别表现出明显的鲁棒性( r o b u s t n e s s ) 和脆弱性( b r i t t l e n e s s ) 。 可塑性与自适应性和自组织性。神经元之间的连接具有多样性，各元之间的 连接强度具有可塑性，相当于突触传递信息能力的变化。这使得网络可以通过学 习与训练进行自组织，以适应不同信息处理的要求。 并行处理( p a r a l l e lp r o c e s s i n g ) 性。网络的各单元可以同时进行类似的处理过 程，整个网络的信息处理方式是大规模并行的。传统数字计算机则是信息处理算 法串行的。网络的大规模并行处理能力，使它能神奇般的完成所谓“百部程序” 华中科技大学硕士学位论文 决策，因为单个神经元的信息传递速度是以毫秒计算的，比普通计算机要慢得多， 但人通常能在1 秒内地可做出对外界事务的判断和决策，这正是传统计算机所望 尘莫及的。 层次性。神经生理学研究表明，各种感觉信息进入大脑后，首先在相应初级 皮层进行加工，然后转到次级皮层和感觉联合区，再于颅项区皮层会合，最后投 射到大脑前额叶。这表明信息在大脑内的传递过程，实际上是在不同层次的神经 回路中逐级的进行加工和处理的过程。 2 2 模糊神经网络应用于贷款风险评价的可行性 我国进行贷款风险评价起步较晚，信息往往残缺不全，如用传统的风险评价 方法很难达到满意的效果，且耗时过长。而神经网络带有高度并行处理信息的机 制而具有高速的自学习、自适应能力，内部所包含的大量可调参数使得系统的灵 活性更强，用于评价信息残缺的系统更具优势。因而我们可利用神经网络的这些 特点来分析评价信息残缺的银行贷款风险系统，以得出合理的评价结果作为风险 决策的依据。 2 2 1 人工神经网络的特点 人工神经网络是对生物神经网络系统的模拟，其信息处理功能是由网络单元 的输入输出特性( 激活特性) ，网络的拓扑结构0 申经元的联接方式) 所决定的。 人工神经网络对问题的求解方式与传统方法不同，它是经过训练来解答问题的， 训练一个人工神经网络是把同一系列的输入例子和理想的输出作为训练的“样 本”，根据一定的训练算法对网络进行足够的训练，使得人工神经网络能够学会包 含在“解”中的基本原理当训练完成后，该模型便可用来求解相同的问题。总体 来讲，神经网络具有一些其他方法无法比拟的优点： ( 1 ) 神经网络方法是一种稳健的、非参数的方法，具有很强的非线性映射能 力，其学习经验的能力强，分类精度高； ( 2 ) 神经网络采用分布式存储结构，容错能力强。网络中少量单元的局部缺 华中科技大学硕士学位论文 损不会造成网络的瘫痪，影响全局，反映了神经网络的鲁棒性。 ( 3 ) 神经网络进行大规模并行处理，反映为同一层所有神经元同时进行计算， 且每一神经元存储的信息也同时参与计算； ( 4 ) 神经网络具有在新环境下的泛化能力，即在经过一定数量带噪声样本训 练之后，网络通过学习来抽取规则或记忆知识，抽取样本隐含的关系并记记，并 对新情况下数据进行内插或外推； ( 5 ) 神经网络能不断接受新样本、新经验并不断调整模型，自适应能力强， 具有动态特性。 2 2 2 商业银行贷款风险因素识别的特点 信贷具有偿还性的特点，但在实际经济生活中由于各种各样的原因，贷款投 放可能到期不能收回，造成资金呆滞甚至亏本。这种贷款不能按期收回造成资金 呆滞或损失的可能性，称为贷款风险。进行贷款风险评价，就是为了实现以最低 的风险获得最大的效益，保证信贷资产的安全性、流动性、效益性。这是商业银 行进行贷款风险管理的核心所在。商业银行的贷款风险由于风险源的不同而具有 不同的类型。由贷款企业状况的变化及企业的经营风险所形成的企业转嫁型风险； 由银行辨识能力和管理水平的差异形成的决策失误型风险；由经济形势、政治因 素及自然力的变化与非常风险形成的政策影响型、行政干预型及国际传递型风险， 信贷企业作为信贷主体，它的经营风险直接决定了商业银行贷款风险的大小。又 由于信贷企业不是处于一个封闭系统中，它还必然要受到政策导向、行政干预、 国际传递等外部因素的影响和制约。因此，我们将综合以上因素，采用人工神经 网络对商业银行的贷款风险进行定量分析，从而得到一个完成训练学习的神经网 络模型来解决信贷时的风险评价，以便于银行做出信贷决策。 2 2 _ 3 贷款风险评价的方法比较 国际上，通常将商业银行信用风险的测度转化为企业财务状况的衡量问题， 因为信用风险的形成企业是否能如期还本付息主要取决于企业财务状况。影 响企业财务状况的因素很多，我们不能仅根据企业的某些单一指标，而应根据影 1 0 华中科技大学硕士学位论文 响企业财务状况的多维指标来评估企业的财务状况。因此，这一方法的关键步骤 和难点在于，指标体系的确立和评估模型的选择如何将多维指标综合起来。 目前采用的方法有统计方法、专家系统、模糊综合评价、神经网络技术等。 ( 1 ) 统计方法 国外在对信用风险的评估中，广泛采用了基于统计判别方法的预测模型。这 些方法和模型都是在f i s h e r 于1 9 3 6 年做出的启发性研究之后提出来的。总的来说， 这些模型都被表述为一类分类问题，它们接受定义在已选变量集合上的一个随机 观测值样本，建立判别函数，进行分类。根据判别函数形式和样本分布的假定不 同，常见的模型有：回归分析法、多元判别分析法、l c g i t 法、p r o b i t 法、因子l o g i s t i c 法和近邻法等。尽管这些模型已经得到了广泛的应用，但它们仍存在着许多缺陷。 判别分析1 6 1 ( d i s c r i m i n a t e da n a l y s i s ) 在针对分类问题的多种不同的统计方法中，最常用的是多元判别分析法 ( m d a m u l t i v a r i a t ed i s c r i m i n a t e da n a l y s i s ) 。m d a 是根据观察到的一些统计数字 特征，对客观事物进行分类，以确定事物的类别。它的特点是已经掌握了历史上 每个类别的若干样本，从中总结出分类的规律性，建立判别公式，当遇到新的事 物时，只要根据总结出来的判别公式，就能判别事物所属的类别。 一是已知总体分布的前提下求得平均出错概率最小的分类判别函数，通常称 为贝叶斯( b a y e s ) 判别函数【7 l ；二是未知总体分布或未知总体分布函数时，费歇 ( f i s h e r ) 准则下的最优线性判别函数。在这里，判别分析模型是通过采用极大化组 间比和组内方差的f i s h e r 方法来建立的。在满足如下条件时，可以证明，由f i s h e r 方法得出的判别规则最优极小化误判代价。 乱每组均服从多元正态分布； b 每组的协方差矩阵相同； c 每组的均值向量、协方差矩阵、先验概率和误判代价是己知的。 m d a 有两个总体与多个总体判别之分。在两个总体判别时，判别公式为 d 网= x r 一- 1 叽一h ) 一1 弛一心) t 掣“+ h ) ( 2 1 ) 华中科技大学硕士学位论文 其中，_ ，掣? 和分别是各组均值和共同协方差矩阵，依据一定判别规则即 可对原始样本进行分类。显然，判别函数d f 0 0 是各独立变量( 或指标) 的线性 函数。在满足上述a 、b 、c 假设下它能使误判达到最小。 a j t m a n 应用判别分析法建立了著名的z s c o r c 模型和在此基础上改进的 z e t a i s l 模型，这两个模型的目的是预测企业破产的概率，为银行贷款决策提供支 持。目前z e t a 模型已商业化，广泛应用于美国、意大利等国的商业银行，取得 了巨大的经济效益。这一方法的最大缺陷在于其过于严格的假定条件，实际中均 有不同程度的违背。 l o 百t 【9 1 方法 l o g i t 分析与判别分析法的本质差异在于前者不要求满足正态分布或等方差 其模型采用l o g i s t i c 函数， 。= ! ( 2 2 ) y 2 百万 1 = c o + 杰c ( 2 - 3 ) b i 其中x i ( i 表示第i 个指标，c f 是第i 个指标的系数，y 是一表示 企业财务状况好坏的概率。 由于l o g i s t i c 回归不假定任何概率分布，不满足正态情况下其判别正确率高 于判别分析法的结果。 ( 2 ) 近邻法 近邻法是一种非参数方法，当已知总体表现为显著非正态分布时，特别是当 属于同一类的样本在变量空间形成聚类时，近邻法十分有效。与参数类方法相比， 近邻法用于对总体分布施加很少约束的情况，是一种十分灵活的方法。 近邻法不仅放松了正态性假定，也避免了传统技术对模型函数形式设定的困 难。任何一个样本到底划归哪一类是由其尼个近邻划归类型所确定。任意两个样 本之间的距离可定义为d 阮= 伍- y ) 0 d v 。b 圳，其中c o y 。是合并协方差的逆。 华中科技大学硕士学位论文 这样，一个样本划归为它的k 个近邻的多数( 即当一个样本的k 个近邻的大多数 划归l 类，则该样本也应划属1 类) 。 ( 3 ) 分类树【1 0 】 8 0 年代末期，有学者提出一种利用机器学习技术发展起来的符号方法一分类 树。该方法不象传统方法那样通过判别函数形成决策规则来判别样本所属的类型， 而是创立了一个对原始样本进行最佳分类判别。国外在对信用风险的评估中，广 泛采用了基于统计判别方法的预测模型。此前，曾有学者采用了一种叫做递归分 割的类似技术生成判别树。两种方法都采用了一种非返回跟踪的分割方法将样本 集递归分割成不相交的子集。它们的差别只是在分割准则上，分类树方法旨在极 大化分割子集的熵，而递归分割方法则旨在使期望误判损失达到最小。 ( 4 ) 专家系统( e x p e r ts y s t e m ) 专家系统是一种使用知识和推理的智能计算机程序，其目的是将专家解决问 题的推理过程再现而成为专家的决策工具或为非专业决策者提供专业性建议。它 的功能表现在解释功能，灵活性，学习功能三方面。专家系统自8 0 年代以来逐 步被用于商业，经济领域，如会计、审计、税务信用评分、企业破产预测及证券 组合。m e s s i e r 和h a n n 【l i l 从知识获取角度探讨比较了专家系统在信用分析领域 的应用。传统上，专家系统采用直接法，这种方法要消耗大量的时间和人力，而 且问题域中的一些经验性知识无法清楚表示，故限制专家系统的规模和实用性。 开发专家系统的过程中知识的获取始终是一个瓶颈，而推理方式的研究决定着专 家系统的智能化水平，这两个方面的进展极大地影响着专家系统在信用分析领域 的应用前景。 ( 5 ) 模糊综合评价 对贷款风险的评定是一个多层次、多指标的决策问题。每个指标的评价结果 各有不同，必须把定性分析定量分析相结合，决策者往往面临较大不确定性和模 糊性。因此采用模糊综合评判方法解决贷款风险评定问题是十分有效的方法。其 中综合评价模型中的指标权重采用层次分析法求得。综合评价贷款风险的目的是 要从整体上了解贷款的风险状况。所以，参加综合评价的指标是全面的、多层次 华中科技大学硕士学位论文 的。综合评价中各层次指标对总目标评价贡献大小不同，因此要确定各指标重要 程度。通过建立层次分析模型，确定贷款风险综合评价指标的权重。具体步骤如 下：建立贷款风险综合评价的层次结构；构造判断矩阵。根据每一个层次中的各 个元素的相互重要性给出判断，这些判断用数值表示出来，写成矩阵形式即为判 断矩阵：各指标权值的确定。 上述五种方法在国外已有大量应用，实证结果发现【1 0 1 1 2 l ：企业财务状况的评 价可以看作是一类基于一系列独立变量基础上的分类问题：企业财务状况的好坏 与财务比率的关系常常是非线性的：预测变量( 财务比率) 可能是高度相关的；大量 实证结果表明，许多指标不成正态分布。 因此，传统的分类方法不能很好地解决这些问题。作为研究复杂性的有力工 具，神经网络技术近年来在模式识别与分类、识别滤波、自动控制、预测等方面 已展示了其非凡的优越性，特别是能处理任意类数据，这是许多传统方法所无法 比拟的。我国进行贷款风险评价起步较晚，有关的信息往往残缺不全，而神经网 络带有高度并行处理信息的机制且具有高速的自学习、自适应能力，内部有大量 的可调参数，因而使系统灵活性更强。通过不断学习，能够从未知模式的大量的 复杂数据中发现其规律。神经网络方法克服了传统分析过程的复杂性及选择适当 模型函数形式的困难，它是一种自然的非线性建模过程，毋需分清存在何种非线 性关系，给建模与分析带来极大的方便。该方法用于企业财务状况研究时，一方 面利用其映射能力，另一方面主要利用其泛化能力，即在经过一定数量的带噪声 的样本的训练之后，网络可以抽取样本所隐含的特征关系，并对新情况下的数据 进行内插和外推以推断其属性。神经网络可以再现评价专家的经验、知识和直觉 思维，较好地保证了评价结果的客观性。 针对这种情况，本文的目的在于，根据我国商业银行的具体情况，利用人工 神经网络技术，研究我国商业银行的信用风险评估问题。 1 4 华中科技大学硕士学位论文 3 商业银行贷款风险评价指标体系 3 1 商业银行贷款风险评价指标选取原则 指标体系中具体指标的选取是建立指标体系的关键，本文所遵循的原则是： ( 1 ) 全面性原则 评价指标体系必须是尽可能完整地反映各个因素的指标。强调全面性是为了 摆脱单个指标的局限性。当然，体系全面性并非指指标越多越好，越复杂越好。 商业银行贷款风险的评价必须从企业的盈利能力、流动性情况、财务杠杆、经营 效率、企业的发展效率，以及非财务状况、担保情况等诸多方面进行全方位的描 述。因此，统计指标体系的分类既有绝对指标，又有相对指标；既有总量指标， 也有结构指标；既有数量指标，也有质量指标。并且评价指标不是简单的组合， 而是有机地联系起来，组成一个比较合理和严密的层次性的指标体系。 ( 2 ) 科学性原则 所谓科学性原则，即选择评价指标要尽可能与国际上关于商业银行贷款风 险大小的认定标准和条件保持一致，指标要求尽可能客观地揭示商业银行贷款 风险的本质特征。 ( 3 ) 可行性原则 这是基于评价工作的可操作性所作的考虑，评价指标的采集是一项十分复 杂而艰巨的工作。如果新指标过多，评价方法和程序又冗长繁琐，则势必造成 评价方案因数据采集难度大，评价方法过于复杂而往往在实践中难以操作。所 以，可行性原则要求指标体系指标应以现有统计资料获得，或者能通过对统计 资料数据进行整理而间接获得。对于无法采集的数据，应用与之相关程度较大 的数据间接代替，保证评价体系的实用性和可行性。 ( 4 ) 可比性原则 华中科技大学硕士学位论文 可比性原则是指评价指标体系应适用于所有的评价方案，对每个企业都必须 一致，使地区与地区之间，企业与企业之间存在着可比性。它要求评价指标的统 计口径、计算范围尽可能保持一致。另外，可比性原则也体现评价指标体系在一 定时期内具有相对稳定性，在时间的跨度上应在个合理的周期内对评价对象进 行评价。 3 2 贷款的五级分类法对贷款风险评价指标选取的影响 我国以期限为基础的贷款分类管理方法沿用了十年之久，这种“一逾两呆” 的分类方法在我国经济体制转轨时期发挥了积极作用。但它对形成不良贷款的原 因缺乏分析手段和判断标准，存在界限不清，与审慎原则冲突的问题，不利于银 行对贷款风险的监控与管理。目前，根据国际惯例，中国人民银行结合我国实际， 制定了贷款风险分类指导原则，按风险度将贷款分为正常、关注、次级、可 疑、损失五级分类标准【1 3 1 。 正常类，即借款人能履行合同，有充分把握按时足额偿还本息； 关注类，即尽管借款人目前有能力偿还本息，但是存在一些可能对偿还产生 不利影响的因素； 次级类，即借款人的还款能力出现了明显的问题，依靠其正常经营收入已无 法保证足额偿还本息； 可疑类，即借款人无法保证足额偿还本息，即使执行抵押或担保，也肯定要 造成部分损失； 损失类，在采取所有可能的措施和一切必要的法律程序之后，本息仍然无法 收回，或只能收回极少部分。 这种分类标准有如下特点： ( 1 ) 强调借款人的主营收人是第一还款来源，抵押担保是第二还款来源； ( 2 ) 在充分考虑各种定量因素的同时，允许一定程度的主观判断； ( 3 ) 其核心内容就是贷款归还的可能性； 1 6 华中科技大学硕士学位论文 ( 4 ) 它是一个动态过程。 贷款五级分类过程客观上要求要比“一逾两呆”分类细致，比较起来，二考 有诸多不同之处。 ( 1 ) 分类目的不同：五级分类的目的是既评价贷款质量，又估价呆账准备， 帮助商业银行建立符合审慎会计原则的计提和冲销制度；旧的方法只是评价贷款 质量。 ( 2 ) 评价贷款质量的标准不同：五级分类法的标准有借款人偿还贷款本息的 情况，借款人的财务状况及变化趋势，信用支持状况，非财务因素的分析等；旧 的评价标准只有时间一个标准。 ( 3 ) 强调的重点不同：五级分类强调的是借款人的第一还款来源，随时掌握 借款人的状况。按照审慎原则计提呆账准备金：旧方法只是强调能否按期偿还贷 款。 ( 4 ) 各自的作用不同：五级分类法有利于商业银行按照审慎原则建立呆账准 备金制度；旧方法对贷款质量的评价不够科学，而这样不利于提高银行抵御风险 的能力。 五级分类法操作起来复杂得多，在确定还款可能性时，要通过财务分析和现 金流量分析评估还款能力；通过分析行业风险因素、经营风险因素、管理风险因 素、自然社会因素、还款意愿、银行信贷管理等因素来进行非财务因素分析；综 合分析中，要分析现在的财务状况、过去的经营业绩、现在和潜在的问题、来来 的经营状况。比如，在行业风险中，要分析行业是整体衰退还是新兴行业，是否 会出现重大的技术变革，影响到行业的产品和生产技术改变，政府对行业是否有 限制，经济环境有无变化，国家宏观政策有元变化，企业需求有无变化，法律方 面有无变化，多边或双边贸易政策有无变化等。 这种方法对银行内部管理水平提出了更高的要求。 ( 1 ) 对贷款企业分析的内容要求更丰富、分析更要有深度。 ( 2 ) 要求银行信贷经营人员和管理人员必须具有丰富的信贷管理经验和较高 的综合分析能力，对企业经营管理的全过程进行分析。只有对企业加强了分析， 华中科技大学