银行信贷风险优化决策模型、算法及理论研究
项目介绍
AI项目解读
基本信息
- 批准号:70871055
- 项目类别:面上项目
- 资助金额:24.0万
- 负责人:
- 依托单位:
- 学科分类:G0114.金融工程
- 结题年份:2011
- 批准年份:2008
- 项目状态:已结题
- 起止时间:2009-01-01 至2011-12-31
- 项目参与者:殷刚; 黎荣舟; 王小燕; 尹筑嘉; 曹定州; 雷乐; 巩吉璋; 赵旻; 唐楚芸;
- 关键词:
项目摘要
引入激励机制设计的理论与方法,利用非线性规划建立含有违约风险参量的信贷风险决策模型(基于信贷资金风险最小化)和信贷决策模型(基于银行期望收益最大化),给出相应的信贷风险决策机制及信贷决策机制,探讨信贷市场中逆向选择、道德风险、信贷配给及机会利益等问题。由于信用风险亦称为违约风险,而信用风险是产生银行信贷风险的主要原因,为此本项目还进一步研究信用风险分析。在我们已取得利用神经网络研究信用风险分析一系列研究基础上,通过对神经网络原有算法进行改进,提出研究神经网络随机逼近算法和神经网络分解算法,建立相应的信用评价模型,用来对我国部分贷款企业进行信用评价和预警分析,数据将从合作单位上海浦东发展银行广州分行提取。然后比较各种算法的准确性,从中选择对数据的适应性最好、算法收敛速度最快、判别准确率最高的算法来建立信用评价和财务预警系统,为银行的信贷业务提供科学的决策依据。
结项摘要
项目成果
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