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基于BP神经网络的商业银行信用风险评估模型研究
作者：朱虹何泽恒
来源：《对外经贸》2013年第09期
[摘要]针对当前我国商业银行信用风险分析与评估存在的问题，运用模糊综合评价法与BP 神经网络算法，根据全面性与重要性、定量指标与定性指标相结合等原则，构建我国商业银行信用风险评价指标体系。通过该体系对定性指标模糊处理量化，构建BP神经网络模型，检测样本。可对潜在的客户信用风险作出快速、准确的反应和判断，从而实现对风险有针对性的监管和防范。
[关键词]信用风险；模糊综合评价法；BP神经网络；评价指标体系
[中图分类号]F83[文献标识码]A[文章编号]
2095-3283（2013）09-0128-03
[作者简介]朱虹（1986-），女，满族，内蒙古人，研究生硕士，研究方向：现代化管理与技术支持、数据库与信息系统集成、决策支持系统；何泽恒（1956-），男，汉族，辽宁人，教授，硕士研究生导师，研究方向：数据库与信息系统集成。
一、引言
商业银行向多元化发展的同时面临着各种金融风险，其中，信用风险是当前主要的金融风险之一，且发生频率高。我国对商业银行信用风险评估的研究起步较晚，各商业银行信用风险的分析与评估一般都存在以下几方面问题。1信用风险评价指标体系不全面。2企业提供的财务数据不准确、不充分。商业银行往往不能从中了解到企业的真实经营状况。3信用风险评估的方法单一。目前，国内大多数商业银行采用信用评分法，即选取一些相关的财务指标根据事先确定的分值表打分加总，这种方法主观性较强。
本文针对当前我国商业银行信用风险分析与评估存在的问题并努力克服传统的纯管理模式或纯数学方法研究的不足，以计算机技术及管理理论为基础，采用定性分析和定量分析相结合的研究方法，提出了基于BP神经网络的商业银行信用风险评估体系的构建思路，使其能对客户信用风险作出快速、准确的反应。
二、相关理论
（一）模糊综合评价法