基于數(shù)據(jù)挖掘的信用風(fēng)險度量模型研究.pdf

1、商業(yè)銀行信用風(fēng)險是金融市場最古老的風(fēng)險之一,也是商業(yè)銀行面臨的主要風(fēng)險,如何更準(zhǔn)確地度量和管理信用風(fēng)險成為商業(yè)銀行面臨的最大挑戰(zhàn)。根據(jù)《巴塞爾新資本協(xié)議》的要求,銀行實施內(nèi)部評級法時,必須將銀行賬戶中的風(fēng)險劃分為具有不同信用風(fēng)險特征的資產(chǎn)類別,原因在于影響每個資產(chǎn)類別(部門)信用的相關(guān)因素和可用數(shù)據(jù)不同。其中上市公司是其中一種評級部門,需要建立專屬于上市公司的信用風(fēng)險度量模型。因此,本研究就以內(nèi)部評級法為背景,以上市公司的信用風(fēng)險度量模

2、型為研究對象。
　　 本文通過對人工免疫系統(tǒng)的研究和信用風(fēng)險度量模型的分析,剖析了人工免疫系統(tǒng)用于信用風(fēng)險度量的原理及可行性。同時,總結(jié)和分析了當(dāng)前人工免疫在信用風(fēng)險度量方面的應(yīng)用情況,研究發(fā)現(xiàn)人工免疫在這一領(lǐng)域的研究尚存在一定局限性,需進(jìn)一步拓展。為了解決上市公司信用風(fēng)險的度量問題,本文利用人工免疫的相關(guān)原理,結(jié)合模糊邏輯理論,借鑒基于免疫原理和模糊規(guī)則的CIPFR分類算法,并在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步提出違約概率的計算方法,構(gòu)建基于模