1998年以来,根据国家部署和要求,国家坚决贯彻执行“鼓励兼并、规范破产、下岗分流、减员增效、实施再就业工程”的政策,这导致我国下岗失业人员数量激剧增加,加剧了我国就业形势的严峻程度,就业方面的矛盾尤显突出。虽然各级党委、政府建立了下岗失业人员基本生活保障制度、失业保障制度、城市居民最低生活保障制度“三条保障线”等政策措施来确保了绝大多数下岗失业人员的基本生活,并使一大批下岗失业人员通过多种途径实现了再就业,但由于在我国经济发展过程中劳动力供求总量矛盾及就业结构性矛盾的存在,并不能完全解决下岗失业人员的再就业问题。为了更好的解决我国下岗失业人员的再就业问题,确保社会稳定,为深化改革和促进发展奠定更好的基础,中共中央、国务院于2002年9月30日颁发了《关于进一步做好下岗失业人员再就业工作的通知》(中发〔2002〕12号),在通知中明确指出各省、自治区、直辖市和地级以上城市要建立下岗失业人员贷款担保基金,为下岗失业人员自谋职业和自主创业提供小额担保贷款,以鼓励下岗失业人员自主创业,这不仅有利于解决下岗失业人员的本身的再就业问题,还可以为其他失业人员提供再就业岗位。下岗失业人员小额担保贷款政策的实施,商业银行是一个重要的参与者,对于商业银行来说,下岗失业人员小额担保贷款业务和其他的信贷业务一样存在风险,风险并不会因为有担保而完全消失。这一业务的风险主要表现在:一是贷款对象存在信用风险,由于我国信用体系尚未完全建立,而下岗失业人员小额担保贷款的贷款对象复杂,这都致使我国商业银行不能对贷款对象的信用进行准确的评价。二是贷款对象的经营能力带来的风险,由于下岗失业人员的创业能力有限,一般缺乏专业技能,不熟悉经营之道,自身的适应能力低,缺乏风险意识,因此存在选址不善、创业计划没有经过市场调研、创业项目缺乏有效的市场前景分析或可行性差等问题,这将加大创业者的经营风险,经营风险一旦出现,由于下岗失业人员抗风险能力十分脆弱,下岗失业人员的经营风险将加大银行的信贷风险。随着我国金融市场的逐步对外开放,国外银行业将大举进入中国,它们具有在国际竞争中培养出来的高超的风险控制技术和能力,可以提供丰富多样的金融产品以满足市场的需求和采用先进的管理制度,这将使我国国内银行业面临越来越大的竞争压力。国内银行业为了在日益激烈的竞争中立于不败之地,他不仅需要提供丰富多样的金融产品以满足市场的需求和采用先进的管理制度,还必须具有极强的风险控制技术。对于我国银行业来说,要实现有效的风险控制,必须做好风险主体的信用评估工作。然而,我国银行业对个人客户信用分析主要采用等级评分与专家评分相结合的方法,将客户的自然状况、职业状况、与银行关系等方面的指标的可能取值分成不同的级别,对不同的级别赋值,通过专家对每个指标各个取值的评定来确定最终的指标评分结果。这种信用分析方式的主观性太强,与实际情况容易产生较大误差,这意味着建立在这种信用评价方法之上的信贷业务存在着严重的风险,因此拥有客观的信用评价方法以降低信贷业务风险有其必要性。另一方面,我国各商业银行经过多年的信息化建设,已经拥有了大量的客户交易历史数据、客户服务历史数据和客户基本资料数据,这使我们通过对历史数据进行分析,建立客观的信用评估模型成为可能。另外,目前国内各主要商业银行正在规划建设数据大集中业务系统,数据大集中业务系统建立后,将拥有大量的数据,商业银行如何利用先进技术对这些数据进行分析来实现客户细分、客户价值发现、客户服务、市场策划、客户风险管理成为必须要解决的问题。本文正是针对我国商业银行在提供下岗失业人员小额担保贷款业务过程中对个人信用分析相对薄弱的现实以及利用先进技术对数据大集中后的大量数据进行有效分析的必要性出发,在全面研究个人信用理论和个人信用评估方法的基础上,利用神经网络算法(Neural Network)设计出再就业贷款个人信用评估模型,并设计电子银行模拟系统之再就业贷款子系统。本论文主要分为六个部分:1.绪论。本部分主要对本文的选题背景、研究目的和意义、国内外研究现状、本文的研究思路及本文所采用的研究方法进行简要说明。2.信用与个人信用。本部分从信用的概念入手介绍了信用的作用、使用信用存在的风险,并在此基础上介绍了个人信用与个人信用评估的概念以及叙述了个人信用评估的特点,为后面的内容奠定了理论基础。3.个人信用评估方法。本部分主要介绍了“5c”判断法、判别分析法、线性回归法、Logistic回归分析、决策树方法、数学规划法、人工神经网络方法等个人信用评估方法的思路以及优缺点,并在分析商业银行个人信用评估的特点后得出神经网络方法应用在商业银行个人信用评估中更具有优越性。4.人工神经网络原理。本部分主要是对有关神经网络的理论作简单介绍,包括的内容有人工神经网络的定义、发展历程、工作原理、学习方式等,在此基础之上详细介绍了BP神经网络学习过程及其应用,并分析了BP神经网络应用于个人信用评估模型的可行性,为第四章个人信用评估模型的建立打下理论基础。5.再就业贷款个人信用评估模型。本部分主要是基于BP神经网络的再就业贷款个人信用评估模型的建立并对其结果进行实证分析,是本文的核心之一。其内容包括对建模需要使用的MATLAB软件的发展、特点等的介绍;通过第四章的理论确定网络的函数、层数、隐节点数以及利用输入输出参数的选定原则选定模型输入输出参数;最后是对建模结果加以分析得出结论,所得结论证明利用神经网络建立的再就业贷款个人信用评估模型具有较强的适用性。6.再就业贷款系统设计。本部分通过对电子银行模拟系统的简单介绍说明了开发再就业贷款子系统的必要性,然后完成了再就业贷款系统的功能、数据库设计以及拟使用的开发技术的介绍,以为系统开发人员服务。本文的主要贡献:本文的主要贡献在于通过对国内外使用的各种个人信用评估方法的比较后,利用神经网络为下岗失业人员再就业贷款建立个人信用评估模型,并对再就业贷款系统的功能、数据库及拟使用的开发技术进行设计。神经网络已被广泛应用于各领域,但是在我国由于信用体系不完善,历史数据很难获取,因此神经网络运用于个人信用评估领域受到了一定的限制。而本文采用商业银行的真实数据并利用神经网络的方法建立的个人信用评估模型具有较高的评估准确性,这为我国商业银行再就业贷款个人信用风险的防范提供了理论依据,具有较强的适用性。随着我国商业银行信息化建设步伐的加快,大量客户数据的积累,利用计算机技术对大量客户数据进行有效管理、分析和利用有其必要性,而本文的再就业贷款系统设计为商业银行实现对大量客户数据进行有效管理、分析和利用作了充分的前期准备。