商业银行对于未上市中小企业的信用评估基于BP神经网络应用,本文是关于商业银行在职毕业论文范文跟信用评估和商业银行和中小企业类在职毕业论文范文.
商业银行论文参考文献：
摘 要：中小企业对经济发展十分重要,但在其升级的过程中往往需要大量的资金,大多选择向银行申请贷款,而银行却缺乏相应的评估模型,文章针对未上市的中小企业进行风险评估模型的研究,建立了基于BP神经网络的风险评估模型,可以用于对未上市的中小企业进行风险的度量.
关键词：BP神经网络 中小企业 信用风险
中图分类号：F270
文献标识码：A
文章编号：1004-4914（2018）02-154-02
信用评价体系的有效性是银行贷款评价体系的关键,但由于现在对未上市中小企业的评价缺少合适的评估模型,限制了许多优秀中小企业的发展,同时随着利率市场化的逐步推进,存贷款利差减少,利息收入在一定程度上有所减少,银行需要建立合适的数学模型来增加风险的度量精确性,增加利息收入的同时促进中小企业的发展.
一、信用评估背景
中小企业在发展的过程中往往需要大量的资金,特别是未上市的中小企业,内部融资往往不能满足其资金需求,而上市的门槛过高,普通中小企业很难满足上市的基本条件,所以很多中小企业都选择向银行申请信用贷款、抵押贷款,银行一般通过核查企业信息的真实性、过去有无不良贷款来判断是否给予贷款,准确性较低,且未上市的中小企业缺乏监督,数据的真实性不能得到保证,这些因素都有可能会导致商业银行的坏账增加,给商业银行造成损失,所以采取科学合理的信用评估方法对未上市中小企业信用贷款进行评估显得尤为重要.
二、模型介绍及应用
BP神经网络具有自学习、自适应和容错能力,能够有效降低错误数据对评价体系的影响,可用于商业银行对中小企业进行风险评估,根据企业相关数据进行学习,可以建立基于BP神经网络的专家系统对信贷风险进行评估.
（一）基本原理
BP神经网络是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络,分为输入层、隐含层、输出层（如图1所示）,每一层中都包涵许多的网络节点,输入层和输出层只有一层,隐含层可以包括许多层,同一层的网络结点没有连接,每个网络结点代表一个神经元,其传递函数通常采用Sigmoid型函数,每一层和下一层的神经结点都用权重系数连接,它可以加强或减弱上一个神经元对下一个神经元的刺激,通过相关数据进行学习得到同一层不同结点权重大小,商业银行可以聘请专家对中小企业进行评估,再结合企业提供的相关数据,根据专家的相关评分进行重复学习,获得权重大小,形成专家评价系统.
（二）数据选取
没有上市的中小企业规模小,经营风险更大,商业银行应该进行实地考察,研究企业的经营现状以及经营方向,了解企业的盈利情况,在原有财务数据上加入非财务数据,对企业进行综合评估,由于BP神经网络是基于数据学习的算法,应至少选取100个企业的数据进行自主学习,形成权重值.如表1所示.
（三）数据处理
对于非财务指标采取专家打分制,如表2所示,由于各数据量纲不同,需要对数据再加工,进行归一化处理,消除量纲对数据影响,用归一化公式（1）进行处理.
g（xi）等于（1）
（四）三层BP神经网络的学习算法
首先确定神经元的基函数,在BP网络模型中常常采用线性函数作为基函数,形式如公式（2）：
ν等于wx-θ等于xw-θ（2）
激活函数通常采用Sigmodial函数,它为非线性、可微、单调递增,函数形式为公式（3）：
f（x）等于（3）
在三层的结构中,隐层单元接受来自输入单元的输入,并完成权重的加和运算,最后将结果在输出层输出,输出层与输入层关系式如公式（4）：
y等于νif（ωx-θi）
（4）（下转第156页）（上接第154页）
其中Wij为输入节点j到输出节点i的连接权值,Vi为隐层节点i到输出节点的连接权重.其中输出端口由商业银行自身拟定,可以设置成用0和1表示不给予贷款和给予贷款,也可设置为风险等级.
给定K个学习样本,dk为第k个样本函数的期望输出.网络误差定义为公式（5）：
E等于（yk-dk）2等于（νif（ωx-θi）-dk）2（5）
神经网络学习的步骤如下：
1.给定误差的大小为?缀,学习步数初始s等于0,学习最多次数定义为所选取的作为学习样本个数M.
2.凭借以往经验初始定义权重νi,ω和阈值θij（i等于1,2……,m；j等于1,2,……,n）的大小代入样本数据进行计算.
3.计算得到E的值,比较E和?缀、s与M的大小,如果E＜?缀或s＞M,则转到第五步.
4.按照梯度下降算法修改权重的大小,s等于s+1,转至第三步.
5.输出学习结果,结束.
三、结语
目前,我国商业银行对中小企业的信贷风险评价体系还不够完善,评价模型适用性低,本文就信贷评价模型进行研究.对于未上市的中小企业,银行可获得的数据有限,且真实性难以保证,银行需要对企业进行实地考察,应用基于BP神经网络专家系统进行评估,能够较为准确地确定风险大小,确定是否给予贷款,同时BP神经网络也有不足,BP神经网络模型要求大量的学习样本,且对样本的质量有较高的要求,因此,在应用过程中尽量采集足够多的学习样本,并控制措施,保证样本的质量,提高评估的准确性.
参考文献：
[1] 郭松.商业银行对中小企业贷款风险评估方法探究[J].经济论坛.2013(2)
[2] 孙凯.基于BP神经网络的供应链融资中中小企业信用风险评价研究[D].辽宁大学硕士论文,2015
[3] 李晓欢.基于粗糙集和神经网络的中小企业信用评估体系及模型的研究[D].内蒙古大学硕士论文,2010
[4] 胡绪华,吉敏.基于BP神经网络的银行信贷风险评价[J].统计与决策,2009(11)
（作者单位：山东财经大学 山东济南 250000）
[作者简介：张天宇,山东财经大学金融数学专业学生.]（责编：贾伟）
点评：上文是关于信用评估和商业银行和中小企业方面的商业银行论文题目、论文提纲、商业银行论文开题报告、文献综述、参考文献的相关大学硕士和本科毕业论文.
银联联合商业银行推出小微企业卡
11月20日,中国银联联合各商业银行共同发布小微企业卡产品体系 作为在人民银行指导下,银行业共同打造的创新卡产品体系,小微企业卡的发布旨在响应党、国务院及各部委深化小微企业金融服务的号召,为小微企业的.
我国商业银行面临的风险与应对措施
基金山东自然科学基金青年项目市场模糊修正与随机赔偿评估下的存款保险定价研究(ZR2018GQ045);山东省软科学研究计划项目优化山东创新驱动金融环境对策研究科技金融融合视角(2018RKB0354).
加强商业银行基层党组织建设
近年来,我国银行业的发展出现了一些系统性的、方向性的问题,这些问题是相当严重的,主要表现在三个方面一是杠杆率居高不下,有发生系统性金融风险的可能；二是“脱实向虚”现象十分突出,.
当前信息化下传统商业银行的转型
当前,科技进步和创新已成为我国经济和社会发展的新常态 以大数据、云计算、移动互联和社交网络……技术的推广应用为特征的全球新IT 技术革命极大地改变了人类生产和生活方式,重新塑造和改变了包括金融业在内的.