（管理科学与工程专业论文）我国商业银行贷款客户的信用风险评价研究.pdf

我国商业银行贷款 研究生：王辉 客户的信用风险评价研究 导师：陈伟达东南大学 摘要 世界银行对全球银行业危机的研究表明，导致银行破产的主要原因是信用风险。在我国，近年 来，随着金融领域改革的不断深化，各大银行不良贷款比率的严重问题逐渐浮出水面，给经济社会 的发展稳定带来了极大的危害。因此加强对贷款企业的信用风险评价，对于降低银行信用风险，确 保经济健康稳定运行具有重要意义。 信用风险的评价是银行信贷风险管理中一项重要的基础性工作。由于商业银行信用风险评价越 来越重视量化研究，因此搜寻先进的信用风险量化评估技术就成为了商业银行信贷风险管理研究的 重要内容之一。在这样的背景下，本文主要研究了商业银行对贷款客户信用风险量化评价的技术方 法。论文在对主要的信用风险评价方法的优劣进行比较研究的基础上，结合我国的实际情况，采用 支持向量机的方法，将信用风险评价的问题看作是对贷款企业信用风险的模式分类问题。并结合我 国商业银行信用风险的特点，构建了适合商业银行应用的信用风险评价指标体系，根据该指标体系， 采用支持向量机模型，基于收集到的贷款企业的数据进行了相应的实证分析。在支持向量机模型的 基础上，为了克服支持向量机模型对误分类代价考虑的不足，采用了考虑误分类代价的改进支持向 量机方法进行信用风险分类评价，有效地平衡控制了分类错误率；最后进一步结合k 近邻法，使用 k n n - - s v i v l 模型来评估信用风险，并与b p 神经网络方法的结果进行了比较，结果表明，k n n - - s v m 模型的准确率最高，对于商业银行贷款客户的信用风险分类，具有较好的性能，而且它易于操作， 因此在我国商业银行信用风险评价领域的具有较大的应用前景。 关键词：信用风险：评估模型；支持向量机；b p 神经网络；k 近邻法；统计学习理论 r e s e a r c ho nc r e d i tr i s ka s s e s s m e n to f c l i e n ti nc o m m e r c i a lb a n k so fc h i n a g r a d u a t e ：w a n g h u is u p e r v i s o r ：c h e nw e i - d a s o u t h e a s tu n i v e r s i t y a b s t r a c t t h eg l o b a lb a n k i n gi n d u s t r yc r i s i sr e s e a r c hb yw o r l db a n ki n d i c a t et h a tt h ec r e d i tr i s ki st h em a i n r e a s o nt oc a u s et h eb a n k r u p t c yo fc o m m e r c i a lb a n k s i no u rc o u n t r y ，i nr e c e n ty e a r s ，a l o n gw i t ht h e u n c e a s i n gd e e p e n i n gf i n a n c i a lr e f o r m ，t h ev e r yl a r g en o n - p e r f o r m i n gl o a n so fv a r i o u sc o m m e r c i a lb a n k s c a n l et ot h et o pg r a d u a l l y , w h i c hh a sb r o u g h te n o r i n o u sh a r mf o rt h es o c i oe c o n o m i cs t a b i l i t ya n d d e v e l o p m e n t t h e r e f o r es t r e n g t h e n st h ec r e d i tr i s ka s s e s s m e n ti so fp a r a m o u n ti m p o r t a n c et ol o w e rt h e c r e d i tr i s ko f c o m m e r c i a lb a n k sa n de n s u r et h es t e a d y o p e r a t i o no f n a t i o n a le c o n o m i c t h ea s s e s s t n c n fc r e d i tr i s ki saf u n d a m e n t a la n di m p o r t a n tt a s ko fb a n k s c r e d i tr i s ka d m i n i s f f a t i o n s i n c ec o m m e r c i a lb a n k s c r e d i tr i s k sa s s e s s m e n th a v e b e e np a y i n gm o r ea n dm o r ea t t e n t i o nt 0 q u a n t i f i c a t i o nr e s e a r c h ，d e v e l o p i n ga d v a n c e dq u a n t i f i e da s s e s s m e n tt e c h n o l o g yt oa s s e s sc r e d i tr i s kh a s b e c o m eo n eo ft h em a i np a r t so fc o m m e r c i a lb a n k s c r e d i tr i s k sa d m i n i s t r a t i o n g i v e nt h i sb a c k g r o u n d ， t h i st h e s i si sc o n c e n t r a t e do nq u a n t i f i e da s s e s s m e n tt e c h n o l o g yf o r c r e d i tr i s ko f c o m m e r c i a lb a n k s o nt h e b a s eo fc o m p a r i s o no f m a i nc r e d i tr i s ka s s e s s m e n tm e t h o d ，s u p p o r tv e c t o rm a c h i n e ( s v m ) i se m p l o y e d t oa s s e s sc r e d i tr i s ki nt h el i g h to ft h es p e c i f i cc o n d i t i o n si no u rc o u n t r y , i nt h ea r t i c l e ，t h ec r e d i tr i s k a s s e s s m e n tq u e s t i o ni sr e g a r d e da sap a r e r nc l a s s i f i c a t i o nq u e s t i o no fe n t e r p r i s ec r e d i tr i s k a n dt h e d i s s e r t a t i o nh a sc o n s t r u c t e dt h ei n d e xs y s t e m so fc r e d i tr i s ka s s e s s m e n ti nt h el i g h to ft h es p e c i a l c o n d i t i o n so fd o m e s t i cc o m m e r c i a lb a n k s t h e nc r e d i te v a l u a t i o nm o d e li se s t a b l i s h e db yu s i n gs u p p o r v e c t o rm a c h i n e ( s v m ) a n de x p e r i m e n t si st a k e no nt h eb a s eo ft h em o d e l ，t om a k eu pt h es h o r t a g eo f s u p p o r tv e c t o rm a c h i n em o d e l ，t h em o d e li si m p r o v e db yt a k i n gd i f f e r e n tm i s c l a s s i f i c a t i o nc o s ti n t o a c c o u n t ，e x p e r i m e n t a lr e s u l t ss h o wt h a tt h em i s c l a s s i f i c a t i o np e r c e n t a g ei su n d e re f f e c t i v eb a l a n c e f i n a l l y , kn e a r e s tn e i g h b o u r 倦n n ) a n ds v mi sc o m b i n e dt oc o n s t r u c tt h ek n n - s v mm o d e lf o rc r e d i tr i s k e v a l u a t i o na n dt h et e s tr e s u l ti si d e a l ，f u r t h e r m o r e ，i ti sc o m p a r e dw i t hb pn e u r a ln e t w o r k sm o d e l t h e r e s e a r c hr e s u l t ss h o wt h a tk n n s v mh a st h eb e s tp e r f o r m a n c ea n di tw i l lb eo fg r e a ta p p l i c a t i o nv a l u e o nt h ee v a l u a t i o no f d o m e s t i cc o n l n l e r c i a lb a n k s e r e d “r i s k k e yw o r d s ：c r e d i tr i s k ；e v a l u a t i o nm o d e l ；s u p p o f tv e c t o rm a c h i n e ；b pn e u r a ln e t w o r k s ；kn e a r e s t n e i g h b o u r ；s t a t i s t i c a ll e n m i n gt h e o r y i i 东南大学学位论文独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成 果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表 或撰写过的研究成果，也不包含为获得东南大学或其它教育机构的学位或证书而使用过 的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并 表示了谢意。 研究生签名：趱日期：妒7 , v - , 6 东南大学学位论文使用授权声明 东南大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的 复印件和电子文档，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内 容和纸质论文的内容相一致。除在保密期内的保密论文外，允许论文被查阅和借阅，可 以公布( 包括刊登) 论文的全部或部分内容。论文的公布( 包括刊登) 授权东南大学研 究生院办理。 日期：幽：兰：! 第一章绪论 1 1 研究背景及现实意义 第一章绪论 商业银行从诞生之日起就经受着金融风险的威胁，银行作为主要的金融系统组织机构，首当其 冲地面临着经济金融危机的冲击，在经济金融危机中受到的损失也是最大的，同时银行业反过来又 导致了经济危机和金融危机的产生以及加剧危机发展的力度。近年来，随着金融全球化趋势及金融 市场的波动性加剧，动荡不安的国际金融领域险象环生，从墨西哥金融危机到巴林银行破产，从阿 尔巴利亚的金融风潮到亚洲金融危机，使各国经济遭受了沉重打击，金融体系遭到严重破坏，银行 业风险更是引起了世界各国的广泛关注。商业银行在经营过程中面临着市场风险、信用风险、利率 风险、流动性风险和操作风险等重要风险，其中，信用风险是商业银行面临的最主要的风险因素。 信用风险是指，借款人由于种种原因，不愿或无力偿还银行贷款本息，使银行贷款无法收回，形成 呆帐损失的可能性。从狭义上讲，信用风险就是指借贷风险。它是金融市场风险中最古老的风险， 也是金融体系系统风险重要的直接来源之一。根据麦肯锡公司对国际银行业实际风险资本配置的研 究表明，信用风险占银行总体风险暴露的6 0 。特别是在金融自由化和银行业混业经营的发展趋势 下，随着金融环境的多变，商业银行的信用风险日益增大，各国的商业银行受到了前所未有的信用 风险的挑战，世界银行对全球银行危机的研究表明，导致银行破产的主要原因就是信用风险。1 9 9 7 年爆发的亚洲金融危机表明，银行信用风险不仅影响银行的改革与发展，而且严重影响宏观经济健 康运行，甚至导致和引发严重的金融危机和社会危机。因此商业银行信用风险识别、评估、控制与 管理是金融机构不可回避的核心问题，也是各国政府和金融机构风险管理的焦点，如何防范和化解 银行的信用风险，是理论和实践都迫切需要解决的问题。 改革开放以来，我国经济一直是全球经济增长的主要动力之一。随着经济的日益自由化与国际 化，资金流动日趋频繁，银行业作为资金流通中介，具有活跃市场，创造信用的功能，在我国经济 市场化改革中起到了十分重要的推动作用。但是，在我国银行业快速发展的同时，由于经济体制转 轨、管理水平和法律法规不完善等方面的原因，使我国银行业潜伏着巨大的风险，给我国银行业的 可持续发展带来了很大的阻力。同时，随着市场化程度的提高，商业环境日益复杂和不确定，贷款 对象的风险日益凸现。商业银行作为重要的金融中介，沟通资金需求者和寻求安全收益的投资者， 连接微观经济主体的风险与金融系统，面临的信用风险随之增加，风险识别、评估和管理的难度和 要求日益增强。2 0 世纪9 0 年代中期，商业银行被迫将不良贷款转移至资产管理公司，但随后又产 生了数量可观的不良贷款。在世界银行中国局主编的2 0 2 0 年的中国：新世纪的发展挑战报告中 指出的中国经济的四大风险，其中最首要的一条就是国企的不良贷款将使银行陷入困境。 信贷业务是国有商业银行的主体信用业务，信贷风险是银行信用风险的主要对象。我国商业银 行信贷资产质量低下，不良贷款比率一直居高不下已是人所共知的事实，以致银行信贷风险成为我 国金融风险的最大隐患，2 0 0 3 年末，国有商业银行按五级分类的不良贷款余额为1 5 9 万亿元，不良 贷款率为1 6 8 6 ，据银行家杂志的资料介绍，国际上著名商业银行不良贷款的比率均控制在较 东南大学硕士学位论文 低水平，如花旗银行为1 9 ，汇丰银行为3 5 。加之国有商业银行信贷风险管理体制存在一些缺陷， 导致金融抑制现象长期伴随中国经济生活的现实之中。随着我国社会主义市场经济体制的建立和完 善，w t o 的加入，国内银行业将向国外资本全面开发，客观上要求国有商业银行经营管理尽快与国 际接轨。随着银行业的对外开放，国际金融危机向中国的传递机制将逐步形成，必定对现行的我国 信贷市场产生强烈的冲击。 因此，有必要对银行信用风险管理方法进行研究，从而降低我国商业银行的信用风险，发展和 完善我国的金融体系。而银行信用风险管理一宜就是我国金融工作中的薄弱环节，巨额不良资产以 及低下的银行经营效率便是我国银行信用风险管理问题的集中反映。究其原因，是国有商业银行信 贷管理体制不健全。内部控制机制薄弱，特别是信用风险管理的核心技术信用风险评估方法简 陋、粗糙，仅仅使用主观分析和传统财务比率指标判别银行信贷风险，直接造成了银行巨额信贷资 金损失。比如：我国商业银行目前信用风险识别主要采用的“一逾两呆”法、“五级分类”法，风险 识别的精确性差，主观性强，缺乏对信贷风险的定量评估，与国际通用的信贷风险评估方法相比十 分落后。旨在加强信用风险管理的巴塞尔新资本协议已在西方发达国家全面实施，新资本协议鼓励 各国金融机构积极进行技术创新，学习先进的风险管理理念，运用数学方法与i t 技术，建立起符合 国际标准的内部风险评价体系。所以。借鉴国外先进的信用风险评估技术，采用数理方法构建现代 信用风险评估模型，对提高风险评估的准确性，强化商业银行信用风险的防范能力，提高信用风险 管理水平，降低风险损失产生的可能性具有重要的理论与现实意义。 本文重点研究的问题就是：吸收和借鉴国际先进的信用风险评价技术，采用数理方法研究建立 国内商业银行对贷款客户的信用风险量化评价模型并进行相关的实证研究。对国内商业银行面临的 信用风险进行量化分析研究将有助于加强国内银行的信用评估能力，对我国建立现代银行制度， 提高银行抗风险能力都是十分有利的。同时，有助于推动新资本协议鼓励的银行内部评级法的尽早 建立，提升国内商业银行的国际竞争力，加快我国商业银行与国际金融业接轨的步伐。 1 2 国内外研究现状 国内外关于商业银行的信用风险评价分析的研究一直以来比较热门，多年来。国内外学者对商 业银行信用风险评估方法做了很多的研究，并提出了一些有应用价值的方法。在西方发达国家，商 业银行信用风险评估的许多定量技术和支持工具、软件已付诸商业应用。对商业银行信用风险评估 的探索始于2 0 世纪3 0 年代，在6 0 年代以后成为热点，并随着相关科学领域的发展，经济全球化和 金融自由化的进程，而不断得到推进。1 9 7 0 年以前，大多数金融机构基本上是依据银行专家的经验 和主观分析来评估贷款企业的信用风险，主要的分析方法有：5 c 分析法、l a p p 法、五级分类法等 【1 ”。这样的一些方法思路简单，易于接受，但是主观性太强，可能由于主观原因造成信用风险评估 的误差较大。随后出现了财务比率分析方法，该方法是以关键财务比率为基础，组合在一起综合地 对企业财务状况进行分析评价，从而度量其信用风险。该方法的主要代表为杜邦分析法和沃尔评分 法唑 随着金融风险的日益复杂，传统的信用风险评估方法表现出越来越多的局限性。为了克服传统 信用分析方法综合分析能力羞，缺乏定量评价的不足，基于严谨统计分析的信用风险评估方法褥到 2 第一章绪论 了广泛应用。这类基于统计判别方法的预测模型是在f i s h e r 于1 9 3 6 年作出的启发研究之后提出的。 概括起来，主要有线性概率模型、l o g i t 模型、p r o b i t 模型和判别分析模型【4 ”。其中，以l o g i t 模型 和判别分析模型戍朋最为广泛，已经开发出了大量的商业化软件。比较著名的有a l t m a n 根据多元判 别分析建立的z s c o r e 模型和在此基础上改进的z e t a 模型。基于统计分析的判别模型解释性强， 很适合用于信用风险分析，但是由于其比较严格的前提条件：如要求数据服从多元正态分布。等协 方差，而现实中贷款人的财务评价指标很难满足这样的一些限制条件，所以导致了该方法的局限性。 国内外学者和商业银行考虑到了这样的问题，因此在非参数的统计分析方法和数学规划方面进行了 更多的研究。非参数的统计方法具体有：k - 近邻法、聚类方法、决策树法等l o j 。 8 0 年代以来，人工智能的技术如专家系统、神经网络、决策支持系统等被引入信用风险评估中， 克服了统计分析方法对数据的严格要求的假设。信用评估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。m e s s i e r 和h a n s e n 从知识获取角度探讨比较了专家系统在信用风险分析领域的应用j 。 神经网络是一种具有模式识别功能，具有高度并行计算能力、自学能力和容错能力的计算机制，本 质上类似于非线性判别分析。神经网络对数据的分布没有特殊的要求，也不需要详细表述自变量和 因变量之间的函数关系。神经网络的这些特性，使之很快成为信用风险分析方法的一个热点。神经 网络在信用风险分析中的作用是通过神经网络的分类功能进行的，首先找出一组影响分类的因素作 为神经网络的输入。然后通过有导师或无导师的训练，形成信用风险分析模型。对新样本的输入， 模型可产生信用风险分析的判别结果悼j 。目前几个主要的商业贷款违约模型都是以神经网络为基础， 比如穆迪公司的公开交易公司风险模型( p u b l i c f i r m r i s k m o d e l ) 就是以神经网络为主要的技术。然而 神经两络的最大缺点是其工作的随机性较强。因为要得到一个较好的神经网络结构，需要人为地去 调试，非常耗费人力与时间，因此应用受到了限制。 进入2 0 世纪9 0 年代以来，随着金融创新的飞速发展，西方若干商业银行开始探索运用现代金 融理论和数学工具相结合来定量评估信用风险，在传统信用评级的基础上提出了一批现代信用风险 量化管理模型。这些新兴的现代信用风险度量模型主要有：k m v 公司的k m v 模型。j p 摩根银行在 v a r 框架的基础上发展的信用计量方法c r e d i t m e t r i c s 、麦肯锡公司的信用证券组合模型c r e d i t p o r t f o l i o v i e w 方法，以及瑞士第一信贷银行的信用风险附加模型c r e d i t r i s k + 等。现代信用风险的量 化管理模型是运用特定的数理统计方法，从历史数据中推测出该风险引起损失的概率密度函数，进 而为未来可能的损失进行科学推测的一种控制信用风险的方法。因此，现代信用风险管理模型是一 种组合风险管理模型。这些模型是新资本协议推荐使用的信用风险量化管理模型，在新资本协议中， 关于资本金或经济资本计算公式的设计和参数确定与校定依据正是c r e d i t - m e t r i c s 、c r e d i t - m o n i t o r ， c r e d i t - r i s k + 模型的思想j 。 现代信用风险量化管理模型为国内银行信用风险量化管理提供了先进的技术和方法。但是现代 信用风险度量模型是基于发达国家的现代企业制度、金融机构监管制度、金融市场管理制度、以及 相关法律制度上建立的。由于模型是基于发达的金融市场条件建立的，而我国是新兴的市场经济国 家，资本市场不完善，股市价格严重偏离公司资产价值，数据馈乏和信用评级机构的稀少制约了以 上模型的直接应用。加上国内商业银行之间的信息资料各自垄断，相互分割，各家评估机构缺乏横 3 东南大学硕士学位论文 向联系和交流，其评估原则和方法也无统一规定，评估标准所依据的定性定量指标存在很大差异， 使我国的信用评估标准缺乏科学性和规范性，导致评估结果混乱，同一企业在两家不同的商业银行 评出的结果差异很大。目前，美国许多大型银行正致力于建立一个全国贷款违约和违约损失率的共 享数据库。由于国内信贷数据信息的严重稀缺性，目前对以上模型的研究主要集中在理论分析阶段。 综上所述，新兴的信用风险量化模型在我国银行信用风险管理中的应用还存在一定的障碍。 由于历史原因，我国现代商业银行体制刚刚建立。银行信用风险管理技术还比较落后，在信用风 险度量方面，主要采取主观评价色彩很浓的传统方法，由信贷主管人员在分析借款企业财务报表和 近期往来结算记录后进行信贷决策，并采取所谓“两呆一逾”的口径和“五级分类法”对不良资产 与贷款风险进行分类管理，远不能满足商业银行对贷款安全性测度的要求，是银行巨额不良贷款产 生的重要原因，因此迫切需要建立有效的信用风险评估方法。我国的学者和金融界人士在商业银行 信用风险评估方面也做了大量的工作。 我国学者在信用风险评估分析方面所做的研究与国外相比要晚一些，仍然处于初步阶段，大部 分研究还集中在对国外先进理念、方法和模型的介绍和模仿上。主要涉及到判别分析法、数学规划 方法、层次分析法、神经网络方法以及杂合的系统方法( 将两种或多种不同的智能方法结合在一起 形成的一种新方法) 等多种方法的研究，但是这些研究大部分还停留在学术实证阶段，很少在实际 中得到推广应用。施锡铨、邹新月采用典型判别分析法进行了企业信用风险评估的研究【”j 。薛锋， 柯孔林分别基于混合整数规划法和扩展数据包络判别法构建了企业信用风险评估模型，并进行了实 证研究，同l o g i t 回归分析模型的比较表明这两种方法有较强的预测贷款企业信用风险的能力”“1 。 王雪青、马辉建立了商业银行信用风险评价指标体系，运用层次分析法来确定评价指标的权重，并 以风险指标的灰色关联度为评判准则对贷款企业的信用风险进行评价。从而克服了数据的灰色成分， 有效地评估了信用风皑”j 。潘晓琳将模糊变换与影响图理论相结合，建立了基于模糊影响图的商业 银行信用风险评估模型”。王刚、韩立岩利用信息熵与传统的统计回归对比分析的方法建立了多元 回归模型来实现信用风险的评彳古【”j 。杨保安等对人工神经网络及其应用于信贷风险分析的可行性进 行了论述，着重对构建商业银行信贷风险分析的人工神经网络模型进行了深入细致的研究【啦! 7 , 1 8 o 徐佳娜等将人工神经网络与层次分析法相结合，建立了商业银行信用风险评估的a h p a n n 模型【l 。 吴冲、吕静杰等在确立了商业银行信用风险评价指标体系的基础上，建立了基于模糊神经网络的商 业银行信用风险评估模型瞄u j 。庞素琳、邓宇翔等研究了概率神经网络在信用风险评估方面的应用， 并进行了相应的实证研究，得到了较好的效果o 副。杨力等建立了基于b p 回归神经网络的信用评估 模型，并采用v - f o l d 交叉验证技术进行信用风险的评估研究。吴德胜、梁操等学者比较系统地研究了 神经网络在信用风险评估领域的应用，分别基于e l m a n 回归神经网络、自适应神经网络( a n f i s ) 和 e l m a n 网络研究信用风险评估问题，采用v - f o l d c r o s s - v a l i d a t i o n 技巧进行相应的实证研究，得到了不 错的效果。并将遗传算法繁衍样本策略与神经网络相结合，提出遗传算法辅助网络训练策略，一定 程度上克, q l i t 传统网络建模中产生的局部极小的缺陷，建立了相应的神经网络信用风险评估模型 【”o 】。在国内研究商业银行信用风险定量评价问题，以王春峰等人的研究比较系统和具有代表性。 他们分别采用组合预测、神经网络、投影寻踪判别分析、遗传规划和改进蚁群算法等方法对我国商 业银行的信贷风险评估问题进行了分析【”。】。此外，方洪全、曾勇等人基于希腊学者提出的m h d i s 4 第一章绪论 ( 多标准等级判别) 信用评估模型进行商业银行信用风险的评估i j j ”j 。刘云焘、吴冲等人引入了支 持向量机的方法对商业银行信贷风险评估进行了相应的研究，也取得了一定的效果p o 刈。 在信用风险评价分析的众多方法当中，传统的经验分析方法由信贷人员根据个人经验，主观判 断是否对企业放贷，缺乏必要的客观标准，同时因为相应的制度不健全，易生弊端；信用评分法虽 然评判标准明确，评分方式客观，不会受业务人员主观因素的影响，但是权重的确定困难，而且它 不仅需要使用的样本数据相当充分而且对数据有着严格的要求；非参数的统计方法不要求数据服从 特定的分布，但是非参数统计方法的判别准确率并不商，而且效率相较于相应的参数模型低：专家 系统的方法利用信息技术将专家推理知识融入系统当中，用以辅助信贷决策，虽然具有一定优势， 但是实现起来比较困难，成本较高；人工神经网络方法具有非线性映射能力，对数据的分布没有具 体要求，预测判别的准确率也比较高，近些年来在信用评估判断中有着许多研究和应用，但是神经 网络为人诟病的是其缺乏相应的理论基础，一个不错的神经网络结构的调试十分麻烦，当网络结构 复杂时，会导致运算效率的低下，并且神经网络容易陷入局部极小而得不到整体最优，对训练数据 预测准确率较高，在测试数据集上的推广效果较差；现代信用风险量化管理模型的许多新兴的风险 度量模型在西方发达国家成熟的金融市场上得到了广泛的应用，有力提商了银行控制信用风险的能 力，但是由于模型是建立在国外成熟金融体系基础之上，存在许多假设前提并且需要大量完备的数 据信息作为支撑，而我国的银行业、信用体系以及资本市场的发展现状决定了这些模型在我国的广 泛使用还缺乏必要的条件。 综上所述，信用风险分析方孟的研究虽然取得了不少成果，不过由于很多方法本身的缺陷与不 足，使得它们的推广应用受到了一定的限制，此外由于受到种种客观条件的限制，许多针对商业银 行信用风险评价的新兴研究还处于理论层面，绝大多数的研究成果并没有在金融界得到实际的推广 应用。因此，当前迫切需要根据我国的实际情况，借鉴前人在信用风险评价方面的研究成果，以国 内银行实际经营数据作为分析对象，运用先进的理论和技术建立新颖、实用的信用风险评估模型， 为银行的授信提供科学的决策支持。值得欣慰的是，从近年来越来越多的学者和实业界人士的关注， 我们可以看到国内对信用风险评估技术的研究正处于一种很好的发展势头并有了一定的技术水平， 为研究的进一步深入奠定了坚实的基础，并且为商业银行的信用风险评价提供了许多不错的思路以 及可以借鉴的方法模型。 考虑到支持向量机方法具有严格的理论基础，在小样本学习方面的优越性，能较好地解决传统 评估方法不能解决的非线性、高维及局部极小点等实际阃题，并能推广应用到函数拟合等其他机器 学习问题，对于未知类别样本具有相当卓越的分类与预测能力。本文的研究希望通过借助支持向量 机法与k 近邻法相结合的方法建立信用风险评价模型，针对实际贷款企业的信用风险指标数据，进 行信用风险评估分析，从而取得良好的预测判别效果。 1 3 本文研究方法与内容 本文主要研究商业银行对贷款客户的信用风险评价问题。信用风险的评价是银行信贷风险管理 中一项重要的基础性工作。由于商业银行信用风险评价越来越重视量化研究，因此搜寻先进的信用 风险量化评估技术就成为了商业银行信贷风险管理研究的重要内容之一。 5 东南大学硕士学位论文 信用风险评价的问题可以看作是对贷款企业信用风险的模式分类问题。本文在借鉴前人研究的 基础上，通过对贷款企业信用风险影响因素的分析，结合我国商业银行信用风险的特点，构建了适 合商业银行应_ 【 j 的信用风险评价指标体系。结合该指标体系，采用支持向量机模型对收集到的某商 业银行贷款企业的数据进行了相应的信用风险分类。为了克服原始支持向量机模型对误分类代价考 虑的不足，采用了考虑误分类代价的改进支持向量机方法进行信用风险分类评价。针对支持向量机 方法在信用风险分类中可能产生的误差，结合k 近邻法，使用k 近邻法和支持向量机相结合的方法， 提高了信用风险的分类准确率，取得了很好的效果。通过相应的实证比较分析，指出该模型在我国 商业银行信用风险评价领域的可操作性。 论文工作具体包括以下几个方面： ( 1 ) 结合我国商业银行的实际情况，分析贷款企业信用风险的影响因素，并从指标数据获取的 可行性以及评价的易操作性、实用性角度选取了商业银行信用评价的相应指标。 ( 2 ) 跟踪分析研究国内外主流的信用风险评价方法，对比各种方法模型，采用支持向量机的方 法建立商业银行信用风险评估模型。 ( 3 ) 针对具体的商业银行信贷企业的相关数据，基于改进的支持向量机模型，进行信用风险评 价的实证研究。 论文的基本结构如下： 第一章，绪论。介绍了论文的研究背景和现实意义、分析了信用风险评价国内外研究现状和国 内目前研究应用所存在的问题，并确定本文的研究对象，研究方法和具体研究内容。 第二章，对现存的主流商业银行信用风险评价度量模型方法的分析讨论。评价这些方法的优劣， 以及不足之处。 第三章，系统地讨论了本文主要用来建立银行信用风险评价模型的支持向量机的基本理论。 第四章，分析商业银行所面临的贷款企业信用风险的主要产生原因，建立商业银行信用风险评 价指标体系。 第五章，结合前面建立的信用风险评价指标体系，根据采集的商业银行贷款企业的指标数据， 进行样本数据的统计分析和预处理，并采用改进的支持向量机模型针对商业银行的信用风险做实证 研究。 本文希望通过对商业银行信用风险评价的研究，为进一步完善信用风险评估理论与评估内容， 提高商业银行的信用风险预警能力提供一点参考，从而为信贷风险决策提供更为科学、全面的支持。 6 第二章商业银行信用风险评价理论与评估模型概述 第二章商业银行信用风险评价理论与评估模型概述 2 1 商业银行信用风险 风险是指资产及其收益蒙受损失的可能性。风险作为一种资产及其收益蒙受损失的可能性，在 现代经济社会中是客观存在，且不以人的意志为转移的。但是人们可以通过正确地认识风险，并采 取相应的防范措施，使风险降低到较小的程度。所以风险又是可以控制的。 银行业风险作为风险的范畴之一。在本质上也是一种引起损失的可能性。在现代市场经济制度 下，随着经济货币化和证券化程度的不断提高，银行业风险不仅客观存在，而且在相当大的程度上 反映了微观经济主体的经营风险和宏观经济的系统性风险l “j 。 银行业的风险主要可以分为：信用风险、市场风险、流动性风险、利率风险、外汇风险、操作 风险等，其中最重要的是信用风险。信用风险是指贷款客户违约不偿还债务造成银行机构资产损失 和利息收入损失的风险，从这个意义上来讲，信用风险也可以看作是信贷风险。长期以来，信用风 险就是银行业，乃至整个金融业最主要的风险形式。贷款是商业银行的主要活动，商业银行经营中 最直接、最经常性的风险就是来自于贷款业务。一笔大额信贷资产的决策失误，常常是导致商业银 行周转困难、停业倒闭的最直接原因。因此，在商业银行发展完善的进程中，银行管理一直极为重 视对信贷业务的风险管理。贷款活动要求银行对借款人的信用水平做出判断，这些判断并非总是正 确的。因此银行也就面临着交易对象无法履约的风险。 信用风险具有以下的主要特点【j 驯： ( 1 )信用风险具有综合性。信用风险综合体现了各种金融风险，市场风险、政治风险、技术 风险等各种类型的风险最终都会通过信用风险表现出来，表现为金融交易中的违约风 险。 ( 2 ) 信用风险具有传递性和扩散性。在金融交易活动中，交易一方的信用风险可能导致另 方的信用风险，而另一方的信用风险可能又导致另一方的信用风险，如此扩散和传递下 去，最终形成一个“信用风险链”。 ( 3 ) 信用风险具有累积性。由于信用风险具有传递性，一方的信用风险可能会扩散到各关联 方，引起加总起来的信用风险迅速增大。从小的方面来说，如“三角债”；从大的方面 来说，如信用危机、金融危机等， ( 4 )信用风险具有隐蔽性和突发性。信用风险可以通过安排新的负债得到缓解，如“借新债 还旧债”，使信用关系暂时得以维持。 ( 5 ) 信用风险具有不确定性，风险本身就是一种不确定性，但它是一种可以计量的不确定性。 信用风险由于受交易的道德水平、经营能力、努力程度等主观因素的影响，其不确定性 就更大，因而对其进行量化和客观评价都是非常困难的。 银行经营中未能及时识别信用风险，造成信贷管理的失误往往是导致其周转困难、停业和倒 l j 的最直接原因。并且在现代金融体系中，这种结果很可能引起连锁反应，这将涉及单个商业银行的 7 东南大学硕士学位论文 生存及影响社会经济的稳定。从国际上看，在许多国家，由于金融机构贷款信用质量低下，导致呆 账和不良贷款不断增加，造成流动性危机，最终诱发倒闭，给金融业和整个国民经济造成严重损失。 世界银行对全球银行业危机的研究表明，导致银行破产的主要原因就是信用风险。因此，国际金融 界近年来对信用风险的关注日益加强，如旨在加强信用风险管理的巴塞尔协议已在西方主要发 达国家全面实施；从国内看，对处于新兴市场和转轨型经济环境下的我国商业银行而言，加强信用风 险的管理尤其重要。其原因在于，第一，由于历史原因，不良资产一直是影响我国银行业有效经营 的主要因素：第二，在国有专业银行向商业银行转轨过程中，面临的主要问题突出表现为比例较大 的不良资产，呆坏账的负担是我国商业银行进一步发展的主要障碍，加强信用风险管理是解决这一 问题的关键：第三，由于历史原因，我国商业银行的各项资本资产比例与巴塞尔协议的要求尚 有相当大的差距，因此加强信用风险管理是我国商业银行与国际金融业接轨的关键措施之j 。 2 2 商业银行信用风险评价 商业银行的信用风险管理包括对所面临的信用风险进行辨别、评价( 测量评估) 和在此基础上 的有效的管理，以回避、防范或转移信用风险。其中信用风险评价是基础和关键。信用风险分析是 对可能引起信用风险的因素进行定性分析和定量计算，目的在于说明贷款人违约的可能性，从而为 贷款决策提供依据。 目前信用风险评价最常用的方法是“分类”方法，即根据借款人的财务，非财务指标数据，将 其分为正常类和违约类，或给出一个违约概率或信用等级，于是信用评价就可以转化为统计学上的 某种分类问题【4 0 】。 信用风险评价对于商业银行有着重要的意义。信用风险评价的主要目的是客观地分析信用风险， 从而揭示风险。在发放贷款以前，对客户在一定期间内的信誉状况、经营状况和发展前景进行定量 与定性分析，从而对客户的信用水平做出真实、客观、公正的综合评价，能够起到防范风险，降低 风险发生的可能性的作用。对贷款企业的信用风险评价有助于银行确定相应的贷款定价，给银行提 供了一个基本指导，使它们可以决定对风险较高的贷款应要求多少附加回报以补偿相对较大的违约 风险。 信用风险评价的本质是对贷款企业未来的履约行为的预测。对信用水平做出完全精确的预测是 很难的，对贷款企业的信用评价是否准确一般只能等到贷款到期后，根据其是否履行债务承诺才能 得知。不过我们可以通过考察以往菜个阶段某类贷款的违约率，可判断当初信用评估的准确性。 随着银行业的竞争越演越烈，银行为争取竞争优势，竞相推出吸引借款人的优惠措施，从而降 低了银行贷歙的安全性，无形中使银行信贷风险大大增加，针对这种新的趋势，信用风险评价方法 不断摊陈出新，管理技术正日臻完善，许多定量技术、支持工具和软件已付诸商业应用。由于我国 商业银行和金融市场尚处转轨和新兴发展阶段，信用风险评价方法技术仍较为落后。主要表现在： 1 我国还未形成一套完整、科学的技术体系对不良贷款进行早期预警。信用风险评估和预警依赖 于管理人员的主观判断。 2 信用风险评价体系不健全，由各商业银行自主评定，主观性强，相互之间缺乏可比性。甚至部 分地方性商业银行至今未对贷款企业进行信用评定，贷款的信用风险较为突出。 s 第二章商业银行信用风险评价理论与评估模型概述 3 与国际大型商业银行先进的信用风险评价方法相比，我国商业银行所使用的方法过于简单，主 要手段是打分法，即选取一些有关的指标根据事先确定的分值表分别打分，然后加总得出贷款 对象的总分数，从而评价其相应的信用风险，风险识别的准确性差，影响了计算结果的可信度。 4 信用风险评价所需的相关数据严重缺乏，信贷人员综合素质不高。一些贷款企业的信息可信度 较低，财务报表粉饰现象比较严重，信用评价所需信息来源的可靠性较低。我国商业银行电子 化管理起步较晚，缺少关于企业详尽完整的信息资料数据库，数据历史年度过短，加之我国处 于经济转轨时期。经济结构和法律制度都在发生巨大变化，历史数据的可比性不强，建立定量 模型难度较大。同时，我国商业银行信贷部门懂经济、管理、计量的复合型人才严重不足，对 贷款的管理往往进行经验判断，风险意识薄弱。 因此，我国信用风险评价迫切需要突破以往的简单模式，加强信用风险评价方法和技术的研究， 努力建立一套科学完善的信用风险评价体系，从而提高银行的信用风险管理水平，提高商业银行的 国际竞争力。 2 3 商业银行信用风险评估模型简介 2 3 1 传统的信用风险评估方法 1 专家分析法 该方法又被称为古典信用分析方法，是主要的信用风险定性分析方法之一。最常见的专家分析 法是5 c 法。即由专家分析5 项因素，做出主观判断，然后做出信贷决策。这5 个因素分别是：品格 ( c h a r a c t 时一对企业声誉的一种度量，考查其偿债意愿和偿债历史。资本( c a p i t a l ) 所有者的 股权投入及其对债务的比率。偿付能力( c a p a c i t y ) 还款能力。抵押品( c o l l a t e r a l ) 如果发生 违约，银行对借款人的抵押资产有处置权。经济周期的走势( c y c l e c o n d i t i o n s ) 经济周期的走势 也是决定信用风险的一项重要因素。除此之外，还有l a p p 法，指从借款人的流动性( l i q u i d i t y ) 、 活动性( a c t i v i t y ) 、盈利性( p r o f i t a b i l i t y ) 和发展潜力( p r o t e n t i a l i t i e s ) 四个方面评估信用风险。 尽管专家分析法得到了世界上大多数国家的采纳和认可，但这种方法的分类工具比较简单，受 主观因素的影响较大，专家的判断可能会因借款人的变化而变化，对于同一借款者。不同的专家可 能有不同的标准，这使得专家分析法在实际运用中受到了很大的局限。因此，与其说这是一种分析 方法，还不如说是一种思想。 2 评级方法 最早的贷款评级方法之一是美国货币监理署( o c c ) 开发的。o c c 的评级方法将现有贷款组合 归入5 类，l 类高质量级别的，4 类低质量级别的，分别为：正常、关注、次级、可疑和损失。近年 来，银行已经扩展了o c c 的评级方法，更细致地划分了合格贷款的评级类别。扩展后的贷款内部评 级方法把贷款分为l 1 0 个级别。评级方法直观明了，操作简单，但同专家分析法一样，主观臆断性 强，缺乏客观评价基础。 3 信用评分方法 信用评分法的思路是：事先确定某些决定违约概率的关键指标因素，然后赋予每个因素的权重， 9 东南大学硕士学位论文