信风险分析方法发展—财金融
[摘] 目前极具应前景信风险分析方法进行评述 分析特点应进展 基础 提出国相应决策 便促进国信风险理水提高提供益鉴
[关键词] 信风险神网络专家系统杂合体系
问题提出
银行面风险信风险市场风险利率风险国商业银行改革直进行中国实际情况言 银行营效益低 呆账坏账增加固然体制原 忽视信风险分析理方法研究 信资产进行合理定价容忽视原20 年着国际金融领域竞争空前加剧规模贷款组合断发展 传统信评估方法已满足需批信息技术支撑 系统采统计科学工智模拟技术等特征现代信风险分析方法西方发达国家断涌现国外相 国目前风险分析方法研究充分 信风险方法传统例分析 定性静态局部分析 定量动态全局分析少中国加入WTO 国金融机构面行激烈竞争 解鉴先进风险理模型 建立科学信风险分析体系成目前务急
二信风险分析方法发展进展
信风险分析世界性问题20世纪60年代开始美国欧洲许国家研究者已开始进行信风险分析研究亚洲金融风暴全世界兴起破旧信风险分析方法重新建立套新信风险分析方法热潮迄止信风险分析方法已统计学方法专家系统法神网络方法年研究热支持量机方法
1非参数统计方法
现国外文献 常非参数方法 k 邻居判 核密度估计聚类分析思想信风险相关组素表示量 样空间中点 量元素某财务指标 然根空间中某距离规分类
K邻判法种非参数统计方法定距离概念干变量样中选取确定量距离短k样组聚类分析根款指标计算出样空间距离分类种方法优点求总体服某种具体分布变量采名义尺度次序尺度等该方法定量研究现实中法数值精确表述属性进行分析适信风险分析中定量指标定性指标服定分布特性数信息进行分类外聚类分析方法帮助商业银行确定贷款方式策略迟国泰等（2001）通专家意见进行聚类分析商业银行进行信贷风险评估
实证分析 非参数法效果理想原：样样容量具体问题确存特定参数模型找出时非参数方法参数模型效率高 法确知总体分布函数时 非参数方法失种效方法果某具体问题找出特定参数模型 非参数法效果会降
2专家系统
专家系统种知识推理智计算机程序目专家解决问题推理程现成专家决策工具非专业决策者提供专业性建议功表现解释功灵活性学功三方面专家系统世纪80年代逐步商业济领域会计审计税务信评分企业破产预测证券组合等
MessierHansen（1985）知识获取角度探讨较专家系统信风险分析领域中应传统专家系统采直接法种方法消耗量时间力问题域中验性知识法清楚表示限制专家系统规模实性改变知识获取传统方法直接法提出启发式方法首先专家提出范例特性加提取启发算法获取生产式规选概念学算法干固定属性描述已知分类中抽取性变量然属性基础建立生产式系统利中规新样中指标进行评估
3神网络方法
进入20世纪90年代神网络（NN）引入银行业信风险识预测神网络种具模式识力组织适应学特点计算机制知识编码整权值网络呈分布式存储具定容错力神网络数分布求严格需详细表述变量变量间函数关系特性快成信分析方法热点信风险分析作通神网络分类功进行首先找出组影响分类素作神网络输入然通导师导师训练形成信风险分析模型新样输入模型产生信风险分析判结果
目前国外文献 研究应中NN层感知机(MLP)专家混合网络(MOE)学矢量化器(LVQ)径基函数(RBF)模糊适应谐振(FAR)概率神网(Probabilistic Neural Networks)中MLP理网络构建成熟性 成应NN方法NN效性 研究者传统LDALG方法进行NN否优传统方法目前存争议David West2000 年分德国澳利亚企业信数利交错鉴定法分训练样测试样结果显示德国数分析判准确MOE余次LGRBFMLPLDALVQCARTKDKNN FAR澳利亚数分析显示 判准确RBF余次ML PMO EL GLDAKNNLVQCARTKDFAR相反观点Altman认NN分析方法信风险识预测中应 没实质性优线性区模型目前研究文献NN系统已显示出非常应前景传统DALG方法相具备绝优势原目前尚成熟理指导设定网络结构 较NN结构需试凑网络学程慢尤网络结构复杂样训练次数时运算效率降低NN未发展艰苦懈努力
4杂合系统支持量机方法
(1)杂合系统杂合方法指两种种方法结合起形成种新方法种新方法继承原方法中优点克服方法中缺点时形成种新优点种新优点原方法中具备具样特性提高解决问题效率目前种较流行研究方法Kerling(1995)递分割算法DA方法进行较时提出两种方法杂合方法结果证明杂合方法分类效果单独两种方法West（2000）利专家杂合系统研究商业银行信评价准确性时德国澳利亚两组财务数分进行两类模式分类时分类准确率分75668668
(2)支持量机20世纪90年代中末期Vapnik等根统计学理提出支持量机（简称SVM）学方法研究根限学样进行模式识回预测等年SVM已成解决模式分类回问题利工具SVM学程中避免神网络缺陷网络结构难确定样训练程中发生学欠学容易产生局部极等进行模式分类时然认SVM学方法优神网络方法研究容问题线性分时出求解间隔法方法问题线性分时提出利核函数样集映射某高维空间样集高维空间中线性分学方法特点：根结构风险划原量提高学机泛化力中通非线性映射低维空间中非线性问题转变高维空间中线性问题采核函数代高维空间中积运算达避免高维运算解决非线性目通常说支持量机方法神网络方法种考虑支持量机方法神网络方法相确实独特处特信风险分析领域研究中表现出强应前景该方法单列出
三结语
目前 具高技术含量风险理模型西方发达国家获突飞猛进发展 特征表现综合吸收学科领域新技术成果 量运计算机信息技术济计量技术模拟技术神网络专家系统信风险进行计量定价交易套期保值 风险评价方法越越体现出定性定量简单复杂微观层次资产信风险评价宏观层次资产组合信风险评价趋势国商业银行金融市场尚处新兴发展阶段 核心信风险分析采传统例分析方法 远满足商业银行贷款进行风险分析需吸收鉴西方风险理新方法 具重意义里仅提出点建议
1风险分析方法成功运赖庞完整数库 国目前数企业数资料全 国缺乏独立金融资信评级机构国目前务急力培育发展中国独立信评级机构 时长远 国商业银行企业必须快建立统规范数仓库理信息系统满足工具数需求
2抓紧培养高素质专业队伍 时建立良信文化环境适合身信文化理哲学 风险意识根植银行 全体员工伦理道德避免风险银行健康发展作行动准
3实践中 国直接搬国外方法科学灵活鉴国外先进模型 逐步开发适合中国实际信风险模型
4意识模型身固缺陷坚持定性定量相结合原 复杂数量分析代验判断 况目前现信风险模型处发展早期阶段 度赖数量模型会产生模型风险
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信风险分析方法发展—财金融
[摘] 目前极具应前景信风险分析方法进行评述 分析特点应进展 基础 提出国相应决策 便促进国信风险理水提高提供益鉴
[关键词] 信风险神网络专家系统杂合体系
问题提出
银行面风险信风险市场风险利率风险国商业银行改革直进行中国实际情况言 银行营效益低 呆账坏账增加固然体制原 忽视信风险分析理方法研究 信资产进行合理定价容忽视原20 年着国际金融领域竞争空前加剧规模贷款组合断发展 传统信评估方法已满足需批信息技术支撑 系统采统计科学工智模拟技术等特征现代信风险分析方法西方发达国家断涌现国外相 国目前风险分析方法研究充分 信风险方法传统例分析 定性静态局部分析 定量动态全局分析少中国加入WTO 国金融机构面行激烈竞争 解鉴先进风险理模型 建立科学信风险分析体系成目前务急
二信风险分析方法发展进展
信风险分析世界性问题20世纪60年代开始美国欧洲许国家研究者已开始进行信风险分析研究亚洲金融风暴全世界兴起破旧信风险分析方法重新建立套新信风险分析方法热潮迄止信风险分析方法已统计学方法专家系统法神网络方法年研究热支持量机方法
1非参数统计方法
现国外文献 常非参数方法 k 邻居判 核密度估计聚类分析思想信风险相关组素表示量 样空间中点 量元素某财务指标 然根空间中某距离规分类
K邻判法种非参数统计方法定距离概念干变量样中选取确定量距离短k样组聚类分析根款指标计算出样空间距离分类种方法优点求总体服某种具体分布变量采名义尺度次序尺度等该方法定量研究现实中法数值精确表述属性进行分析适信风险分析中定量指标定性指标服定分布特性数信息进行分类外聚类分析方法帮助商业银行确定贷款方式策略迟国泰等（2001）通专家意见进行聚类分析商业银行进行信贷风险评估
实证分析 非参数法效果理想原：样样容量具体问题确存特定参数模型找出时非参数方法参数模型效率高 法确知总体分布函数时 非参数方法失种效方法果某具体问题找出特定参数模型 非参数法效果会降
2专家系统
专家系统种知识推理智计算机程序目专家解决问题推理程现成专家决策工具非专业决策者提供专业性建议功表现解释功灵活性学功三方面专家系统世纪80年代逐步商业济领域会计审计税务信评分企业破产预测证券组合等
MessierHansen（1985）知识获取角度探讨较专家系统信风险分析领域中应传统专家系统采直接法种方法消耗量时间力问题域中验性知识法清楚表示限制专家系统规模实性改变知识获取传统方法直接法提出启发式方法首先专家提出范例特性加提取启发算法获取生产式规选概念学算法干固定属性描述已知分类中抽取性变量然属性基础建立生产式系统利中规新样中指标进行评估
3神网络方法
进入20世纪90年代神网络（NN）引入银行业信风险识预测神网络种具模式识力组织适应学特点计算机制知识编码整权值网络呈分布式存储具定容错力神网络数分布求严格需详细表述变量变量间函数关系特性快成信分析方法热点信风险分析作通神网络分类功进行首先找出组影响分类素作神网络输入然通导师导师训练形成信风险分析模型新样输入模型产生信风险分析判结果
目前国外文献 研究应中NN层感知机(MLP)专家混合网络(MOE)学矢量化器(LVQ)径基函数(RBF)模糊适应谐振(FAR)概率神网(Probabilistic Neural Networks)中MLP理网络构建成熟性 成应NN方法NN效性 研究者传统LDALG方法进行NN否优传统方法目前存争议David West2000 年分德国澳利亚企业信数利交错鉴定法分训练样测试样结果显示德国数分析判准确MOE余次LGRBFMLPLDALVQCARTKDKNN FAR澳利亚数分析显示 判准确RBF余次ML PMO EL GLDAKNNLVQCARTKDFAR相反观点Altman认NN分析方法信风险识预测中应 没实质性优线性区模型目前研究文献NN系统已显示出非常应前景传统DALG方法相具备绝优势原目前尚成熟理指导设定网络结构 较NN结构需试凑网络学程慢尤网络结构复杂样训练次数时运算效率降低NN未发展艰苦懈努力
4杂合系统支持量机方法
(1)杂合系统杂合方法指两种种方法结合起形成种新方法种新方法继承原方法中优点克服方法中缺点时形成种新优点种新优点原方法中具备具样特性提高解决问题效率目前种较流行研究方法Kerling(1995)递分割算法DA方法进行较时提出两种方法杂合方法结果证明杂合方法分类效果单独两种方法West（2000）利专家杂合系统研究商业银行信评价准确性时德国澳利亚两组财务数分进行两类模式分类时分类准确率分75668668
(2)支持量机20世纪90年代中末期Vapnik等根统计学理提出支持量机（简称SVM）学方法研究根限学样进行模式识回预测等年SVM已成解决模式分类回问题利工具SVM学程中避免神网络缺陷网络结构难确定样训练程中发生学欠学容易产生局部极等进行模式分类时然认SVM学方法优神网络方法研究容问题线性分时出求解间隔法方法问题线性分时提出利核函数样集映射某高维空间样集高维空间中线性分学方法特点：根结构风险划原量提高学机泛化力中通非线性映射低维空间中非线性问题转变高维空间中线性问题采核函数代高维空间中积运算达避免高维运算解决非线性目通常说支持量机方法神网络方法种考虑支持量机方法神网络方法相确实独特处特信风险分析领域研究中表现出强应前景该方法单列出
三结语
目前 具高技术含量风险理模型西方发达国家获突飞猛进发展 特征表现综合吸收学科领域新技术成果 量运计算机信息技术济计量技术模拟技术神网络专家系统信风险进行计量定价交易套期保值 风险评价方法越越体现出定性定量简单复杂微观层次资产信风险评价宏观层次资产组合信风险评价趋势国商业银行金融市场尚处新兴发展阶段 核心信风险分析采传统例分析方法 远满足商业银行贷款进行风险分析需吸收鉴西方风险理新方法 具重意义里仅提出点建议
1风险分析方法成功运赖庞完整数库 国目前数企业数资料全 国缺乏独立金融资信评级机构国目前务急力培育发展中国独立信评级机构 时长远 国商业银行企业必须快建立统规范数仓库理信息系统满足工具数需求
2抓紧培养高素质专业队伍 时建立良信文化环境适合身信文化理哲学 风险意识根植银行 全体员工伦理道德避免风险银行健康发展作行动准
3实践中 国直接搬国外方法科学灵活鉴国外先进模型 逐步开发适合中国实际信风险模型
4意识模型身固缺陷坚持定性定量相结合原 复杂数量分析代验判断 况目前现信风险模型处发展早期阶段 度赖数量模型会产生模型风险
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