基于SOM神经网络理论的商业银行信贷客户评价

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商业银行是提供结算和资金融通的企业,从现代商业银行产生的300多年前到银行业蓬勃发展,业务日益多元化的今天,信贷业务一直是银行的主要业务。任何经营活动都必然有风险,信贷业务也不例外。银行信贷业务的风险就是信贷收益或损失的不确定性,这种不确定性来源于两个方面,一是商业银行内部经营管理上的风险,二是商业银行外部风险,即客户经营状况的变化而引起的到期无法履行债务的风险。防范信贷风险是银行资产经营的核心内容之一,防范的重点是客户风险,而要防范客户风险必须有工具识别风险,建立客户评价的体系正是要解决这样的问题。客户评价是信贷业务的基础和关键性环节,是适应国际金融标准,提高增量贷款质量,优化存量贷款及提高竞争能力的需要,是防范风险的根本性措施。信贷客户评价涵盖的内容十分丰富,包括客户类别的识别,客户评价材料的收集和整理,客户评价框架的确立,企业财务、现金流量分析及价值评估,评价指标体系及评价模型构建,贷款额度分析,客户评价报告撰写等等。当前,商业银行主要采用信用评级的方法来评价客户。20世纪以来,信用评级发展迅速,世界许多国家都设立了评级机构。我国的信用评级工作相对于世界其他国家发展较晚,开始于20世纪80年代末。1997年以后,一些相对正规的信用评级机构出现并发展,四大国有商业银行的客户信用评价机构也不断对各自的评级方法及技术进行修订,使之趋于更加完善。由于我国的信用评级工作起步晚,评级方法和技术还不够成熟,信用评价制度与体系也不够完善,因此,商业银行对客户进行信用评级时,还存在一些问题:首先,信用评级方法的分析手段不足,风险揭示缺乏全面;其次,缺少大型的数据库记录一个较长时间段内的企业财务数据和违约情况,缺乏数据支撑的分析和估值使信用风险分析有较大的偏差;第三,我国对商业银行风险管理的立法不足限制了信用风险分析的实际应用。以上三个问题,主要涉及客户评价方法选择、
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