基于贝叶斯神经网络的信贷策略规划研究
2021-06-28杨惟伊
中国商论 2021年10期
关键词:商业银行
杨惟伊



DOI:10.19699/j.cnki.issn2096-0298.2021.10.
摘 要:本文主要针对企业信贷业务带来的风险进行相关研究,利用贝叶斯神经网络与双规划目标模型,运用模拟退火算法制定出信贷策略,结合层次分析法制定出企业在受到突发因素影响下的信贷调整策略。首先通过 Spearman相关性分析,筛选出衡量信贷风险的五项指标,因此选取该算法对123家企业建立风险评估模型。其次拟合得出客户流失率关于企业信贷利率的二次函数,计算银行信贷收益函数,建立双规划目标模型,运用 Matlab模拟退火算法求最优解,探究如何针对不同风险下企业信贷策略,既保证银行营利最大化,同时风险又在可控范围内。最后通过对302家企业的指标数据进行风险评估,预测其对应的信誉等级,运用模拟退火算法,探究在总贷款1亿元的限制条件下的信贷策略。
关键词:贝叶斯神经网络拟合;模拟退火算法;信贷风险;信贷业务;商业银行
中圖分类号:F832 文献标识码:A 文章编号:2096-0298(2020)05(b)--03
商业银行在金融体系中扮演着重要角色,银行最基本的业务是信贷,它也被用来作为企业融资的一种途径,然而信用风险是在信贷活动中最需要注意的。如何调整信贷策略需要根据每个行业所受影响程度的不同,而影响程度又涉及很多方面,因此采用层次分析法来构建信贷策略调整机制,并计算出各个行业所受影响的指标权重,进而调整信贷策略。我国经济发展需要中小微企业的推动,它们可以提高社会生产力,为推动消费贡献经济力量,同时也可以为人们提供更多的就业岗位。……
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