□文/冯永刚

（安徽财经大学09金融研究生 安徽·蚌埠）

一、商业银行风险评估方法比较

经过多年的发展，风险评估方法由早期传统的ZET评估方法发展到现代的VAR评估方法，中间还有BP神经网络法、因子分析法、层次分析法等，可谓是不胜枚举。这些评估方法各有各的优点和缺点，下面就以神经网络法、层次分析法和VAR法为例进行比较。

（一）BP神经网络法

1、BP神经网络概述。BP神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层、隐层和输出层。

2、BP神经网络的特点

（1）BP神经网络的优点。一是分布式储存信息。其信息的存储分布在不同的位置，神经网络是用大量神经元之间的连接及对连接权值的分布来表示特定的信息，从而使网络在局部网络受损或输入信号因各种原因发生部分畸变时，仍然能够保证网络的正确输出，提高网络的容错性和鲁棒性；二是并行协同处理信息。神经网络中的每个神经元都可根据接收到的信息进行独立的运算和处理，同一层中的各个神经元的输出结果可被同时计算出来，然后传输给下一层做进一步处理，这体现了神经网络并行运算的特点，这一特点使神经网络具有很强的实时性。……