【正文】 Elman 模型的求解速度等價于 BP 學(xué)習(xí)算法的收斂速度，用達到指定誤差精度時的學(xué)習(xí)次數(shù)表示。 輸入節(jié)點的數(shù)量是信貸風(fēng)險測評指標(biāo)的數(shù)量， Elman 模型的輸出節(jié)點數(shù) 既 可以 輸出 一個，也可以 輸出 多個 ； 分類模型 的 輸出節(jié)點數(shù)量 可以 采用假定條件， 假 設(shè)貸款 信用等級為 m級， 那么， Elman模型輸出節(jié)點數(shù) 則是 m 或 log2m。 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性狀態(tài)空間表達式 如下 ： A 銀行信貸項目風(fēng)險管理研究 21 ))(()( 3 kXwGkY ? )))1(()(()( 21 ??? kUwkXwFkX e )1()( ?? kXkX e 其 中 ， Y， X， U， Xe 分別表示 m維輸出結(jié)點向量， n維中間層結(jié)點單元向量，r 維輸入向量和 n 維反饋狀態(tài)向量。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 基本 思想 最先提出 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 是在人腦模型領(lǐng)域，那里的隱單元表示神經(jīng)元，當(dāng)?shù)竭_神經(jīng)元細(xì)胞的信號超過了特定的臨界值時，神經(jīng)元細(xì)胞就會被激活。 而且由于財務(wù)會計的信息并不能全面地反映企業(yè)經(jīng)營的實際信息及外部環(huán)境的變化；現(xiàn)實實際往往是非線性的，基于線性假設(shè)的線性識別模型和線性概率模型的準(zhǔn)確率有局限性； 雖然 隨著發(fā)展 可以采用對數(shù)變換等技術(shù)手段和方法 進一步予以 改進，但同時 還 會 出現(xiàn)其他變量涵義不清晰等系列 問題和不足，缺乏必要的理論支持 。以內(nèi)部歷史數(shù)據(jù)的風(fēng)險計量結(jié)果為基礎(chǔ)改進經(jīng)濟資本計量，并將經(jīng)濟資本計量范圍從信用風(fēng)險擴展至市場風(fēng)險及操作風(fēng)險，從境內(nèi)分行擴展至海外分行。 A銀行奉行穩(wěn)健的信貸項目風(fēng)險管理戰(zhàn)略，在從國家專業(yè)銀行向國有獨資商業(yè)銀行轉(zhuǎn)軌 過程中 ， 不斷優(yōu)化信貸項目風(fēng)險管理運行架構(gòu)， 提高 風(fēng)險管理水平。據(jù)此調(diào)整信用等級轉(zhuǎn)移概率矩陣 Φ M 中 的信用等級轉(zhuǎn)移概率，生成以經(jīng)濟狀態(tài)為 條件的信用等級轉(zhuǎn)移概率矩陣： )/( , SDPpMM tj ?? 具體可調(diào)整為：當(dāng) pjt/φ SDP＞ 1時，信用等級下降的概率增加；而 當(dāng) pjt/φSDP＜ 1 時，信用等級下降的概率減少。每一個宏觀經(jīng)濟指數(shù)可以用二級單偏差自回歸模型（ AR2） 進行統(tǒng)計： eXXX tijtijijtijijijtij ,2,2,1,1,0, ???? ?? ??? 式中 ， xj,i,t1, xj,i,t2表示 宏觀經(jīng)濟指數(shù) xj,i,t的滯后量， ?0,ij， ?1,ij，?2,ij 為回歸系數(shù)， etij , 為服從正態(tài)分布的誤差項。 CPV認(rèn)為多樣化有助于減少損失不確定性；即使在最多樣化的投資組合里，大量系統(tǒng)風(fēng)險仍然存在；資產(chǎn)組合的系統(tǒng)風(fēng)險主要是由宏觀經(jīng)濟運行狀況所導(dǎo)致的，當(dāng)經(jīng)濟變差時，違約和等級下降的數(shù)量就會增加；經(jīng)濟中的不同部門對宏觀經(jīng)濟沖擊的反映是各不相同的，高 β 行業(yè)對經(jīng)濟周期性變化的反應(yīng)最敏感。 根據(jù)此方法 ，對轉(zhuǎn)移矩陣中的其他元素進行調(diào)整， 計 算出以宏觀經(jīng)濟狀態(tài)為條件的未來各期的轉(zhuǎn)移概率模擬值，得到未來各期的有條件的模擬轉(zhuǎn)移矩陣， 從而 計算出對經(jīng)濟周期敏感的未來各期的 VaR 值。 CPV模型將利率、經(jīng)濟增長率、失業(yè)率等宏觀經(jīng)濟變量 與 借款人 違約及信用等級轉(zhuǎn)移概率 聯(lián)系在一起， 應(yīng) 用計量經(jīng)濟學(xué)模型， 綜合 分析歷史數(shù)據(jù) ， 對 基于經(jīng)濟狀況和風(fēng)險期的組合損失分布 進行 計算 ， 從 而 生成違約（轉(zhuǎn)移）概率分布。 計算違約距離 DD，它是資產(chǎn)價值 A 與 違約點 K 的 距離，計算公式為： DD=(AK)/σ A 計算違約頻率 EDF，它是位于違約點以下的概率大小，計算計算公式為： )( DDEDF ??? 計算期望損失額 EL, 計算公式為： EL= EDF LGD RE 式中， LGD 為 違約后損失率，是指違約發(fā)生后，損失金額占貸款總額的百分 ① 徐成賢，薛宏剛 .金融工程：計算技術(shù)與方法，北京：科學(xué)出版社， 2021:376388. A 銀行信貸項目風(fēng)險管理研究 16 比， LGD=1RV； RV 為恢復(fù)率，是指違約發(fā)生后，所能夠償還部分貸款總 額的百分比。 EDF 根據(jù)企業(yè)資產(chǎn)價值的波動性測算出違約概率；第三， KMV模型 的基本特點之一就是通過對公司股票價格波動的分析 ① 李興法 ， 王慶石 .基于 CreditMetrics 模型的商業(yè)銀行信用風(fēng)險應(yīng)用研究 ， 財經(jīng)問題研究 ， 2021， (12). A 銀行信貸項目風(fēng)險管理研究 15 來尋找其中包含該公司信用狀況的信息；第四， KMV 模型 通過觀察借款公司的股票價格以及公司債務(wù)的賬面價值就可以間接地衡量借款公司資產(chǎn)的市場價值（資產(chǎn)市場價值 =賬面負(fù)債 +股權(quán)市價）；第五，公司負(fù)債的賬面價值波動性可以被視為 0，因此可以通過 觀察股票市價的波動得到公司資產(chǎn)的波動性（ 資產(chǎn)市價的波動性 =股權(quán)市價的波動性 ）。 KMV 模型 以默頓信用風(fēng)險期權(quán)定價方法為基礎(chǔ)， 采用一種從受信企業(yè)股票市場價格變化的角度來分析企業(yè)信用狀況，基本假設(shè)是當(dāng)公司的資產(chǎn)價值低于一定水平時，公司就會對債權(quán)人和股東違約。 E(Vt) = V0exp(ut) 當(dāng)滿足以下條件時，違約就會發(fā)生： 式 中 ， N(g)是一個標(biāo)準(zhǔn)累積正態(tài)分布，設(shè) d2為違約距離，則： A 銀行信貸項目風(fēng)險管理研究 13 （ 2） 聯(lián)合 評級概率 推導(dǎo) 利用 以上 計算每筆貸款或新發(fā)行債券的閾值， 以初始評級為 BBB 和 A級的公司為例，假設(shè)每個公司的資產(chǎn)價值正規(guī)化后對數(shù)收益 rBBB 和 rA服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，則聯(lián)合正態(tài)分布的密度函數(shù)為： 對資產(chǎn)最終評級的聯(lián)合概率 推導(dǎo)計算 為 ： 式中， 和 代表開始評級為 BBB 和 A 級公司的最終評級的狀態(tài)。 Credit Metrics 模型 以信用轉(zhuǎn)移分析為基礎(chǔ)，借助市場風(fēng)險管理的風(fēng)險價值（ VaR）概念，在給定的時間段內(nèi)估計貸款及債券產(chǎn)品資產(chǎn)組合將來價值變化的分布狀況；通過對任何債券或貸款組合價值的未來分布進行建模，給出組合在未來一定時期內(nèi)，在給定置信區(qū)間內(nèi)損失的最大值，從而給出 信用風(fēng)險的大小。 阿爾特曼等 人經(jīng)計算的借款人違約臨界值 Zeta0=，如果 Zeta 得分高于或大于 某一預(yù)先確定的 Zeta 臨界值，說明這家企業(yè)的財務(wù)狀況良好或其風(fēng)險A 銀行信貸項目風(fēng)險管理研究 11 水平可被銀行接受；如果 Zeta 得分低于 預(yù) 定的 Zeta 臨界值，意味著該企業(yè)可能無法 按時還本付息，甚至可能破產(chǎn)。 如果 Z＜ ， 借款人將被劃入違約組 ；如果 Z＞ ， 借款人被劃入非違約組 。阿爾特曼（ Edward ）提出了著 名的 Z 評分模型。 總結(jié)了本論文 研究的主要結(jié)論 并對未來進行展望。 提出 建立由各相關(guān)宏觀經(jīng)濟變量組成的風(fēng)險預(yù)警指標(biāo)體系 ；對 A銀行 風(fēng)險信用評價管理模型 進行 完善 ；提出強化風(fēng)險信貸項目內(nèi)控制度 措施。 對 A 銀行 已有貸款風(fēng)險識別和評估 ① 魏宇林 .淺析我國商業(yè)銀行信貸風(fēng)險管理，決策探索， 2021，（ 20）： 6869. A 銀行信貸項目風(fēng)險管理研究 8 模型 進行 評價 分析，并提出 基于 Elman 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的評估模型的構(gòu)建。 介紹了 本文的 研究 背景，闡述 了 本文研究的目的 和研究意義；闡述了 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的文獻綜述；對本文的主要與 研究內(nèi)容 和 研究框架進行說明 。 提出 了 商業(yè)銀行信貸的 應(yīng)采取的 主要風(fēng)險對策 是 修訂、完善各項信貸管理制度，保證各項制度之間的協(xié)調(diào)、配合和制約，確保各項信貸管理制度的貫徹落實；建立健全信貸專門管理機構(gòu)，防止信貸權(quán)力的過分集中，實行信貸決策民主化、科學(xué)化； 建立借款人信用信息共享制度； 進一步加大呆賬核銷的工作力度，全程管理信貸資金。 ② 蔣正星在《 淺析我國商業(yè)銀行信貸風(fēng)險與控制 》中， 指出 當(dāng)前我國商業(yè)銀行信貸風(fēng)險管理 存在 的 主要問題 ： 部分商業(yè)銀行在信貸之前存在調(diào)查不全面、資料收集不全等現(xiàn)象；商業(yè)銀行之間的無序競爭，造成商業(yè)銀行對所謂的開戶信貸審查時不嚴(yán)，未能嚴(yán)格執(zhí)行信貸制度 ； 重信貸營銷輕信貸后檢查管理 ； 缺乏 完善 的征 信系統(tǒng)和個人信用制度，銀行缺乏調(diào)查借款人資信的有效手段， 無法對借款人財產(chǎn)收入和納稅狀況等信息的完整性、穩(wěn)定性和真實性進行評估 ； 信貸隊伍不穩(wěn)定 和 信貸品種盲目增加 等問題。 ③ 王冰 在《銀行信貸項目風(fēng)險控制研究》中，以項目管理的視角，從銀行信貸的貸前、貸中和貸后的三個環(huán)節(jié)對我國商業(yè)銀行信貸現(xiàn)狀進行了分析， 對銀行信貸風(fēng)險控制的內(nèi)部各環(huán)節(jié)進行 了綜合 分析，指出我國商業(yè)銀行信貸風(fēng)險控制體系存 在 的問題 ，從表面上看銀行業(yè)發(fā)生的信貸案件，大多數(shù)是由于客戶經(jīng)理對風(fēng)險 ① 梁琪，商業(yè)銀行信貸風(fēng)險度量研究 ，北京：中國金融出版社， 2021. ② 江剛 .商業(yè)銀行信貸風(fēng)險控制研究，西南交通大學(xué)， 2021. ③ 呂巖 .我國商業(yè)銀行信貸風(fēng)險管理研究，南開大學(xué)， 2021. A 銀行信貸項目風(fēng)險管理研究 6 把握的意識薄弱、或者其他方面的個人因素造成了問題最終的發(fā)生，實際上是銀行缺乏有效的信貸風(fēng)險控制管理體系，以致無法保證單個人的風(fēng)險控制意識強大到足以面對整個風(fēng)險危機，或者說無法確保單個人的風(fēng)險控制能力、以及 意愿足以對信貸風(fēng)險進行有效的控制， 需要 使用一個體系作為整體才能保證控制信貸風(fēng)險。由于 我國商業(yè)銀行沒有建立起相應(yīng)的歷史信貸數(shù)據(jù)庫，缺乏足夠的歷史信貸數(shù)據(jù)，導(dǎo)致 了 目前我國商業(yè)銀行尚不具備獨立建立信貸風(fēng)險度量模型等銀行內(nèi)部風(fēng)險度量模型的基礎(chǔ)條件。 20 世紀(jì) 90 年代以來，隨著現(xiàn)代金融理論和金融工程技術(shù)的快速發(fā)展，西方一些大型商業(yè) 銀行開發(fā)出新的信用評估和早期預(yù)警系統(tǒng)來定量評估信用風(fēng)險和管理信用風(fēng)險。國內(nèi)外對銀行信貸項目風(fēng)險管理的研究也隨這一發(fā)展軌跡涌現(xiàn)大量的研究成果： 在定性分析階段銀行信貸項目風(fēng)險管理基本上是依據(jù)專家的經(jīng)驗和主觀分析來評估信貸風(fēng)險，主要分析工具有 5C分析法、 LAPP 法和五級分類法等；以主要財務(wù)比率為基礎(chǔ)的分析模型，經(jīng)過賦權(quán)和組合，利用模型確定 一個信用風(fēng)險分?jǐn)?shù)或違約的概率 。 ① 銀行信貸風(fēng)險是由于不確定性因素 致使 借款人不能按合同規(guī)定償還銀行貸款本息，導(dǎo)致信貸資產(chǎn)預(yù)期收入遭受損失的可能性。存款是一個存入、支取、再存入、再支取的周轉(zhuǎn)過程；貸款是一個發(fā)放、收回、再發(fā)放、再收回不斷循環(huán)往復(fù)的周轉(zhuǎn)過程，具有周轉(zhuǎn)性特征。其 特 征 主要 體現(xiàn)在：有償性、周轉(zhuǎn)性與融通性。 其次 有利于控制銀行信貸 風(fēng)險 ， 運用 現(xiàn)代金融信貸項目 風(fēng)險管理的思想有效控制 銀行信貸項目 的各種風(fēng)險， 盡 早 識別風(fēng)險， 采取相應(yīng)措施 規(guī)避風(fēng)險，減少無謂的 損失。商業(yè)銀行 一般以貨幣和信用為媒介， 與經(jīng)濟社會中 的實體經(jīng)濟有 廣泛的信貸聯(lián)系， 銀行信貸風(fēng)險在整個經(jīng)濟風(fēng)險中處于A 銀行信貸項目風(fēng)險管理研究 2 中樞地位。巴塞爾銀行監(jiān)管委員會提出了 “ 信貸風(fēng)險模型化 ” 的相關(guān)理念，針對風(fēng)險管理模型的應(yīng)用對國際金融領(lǐng)域信貸風(fēng)險管理的影響進行了評估。與傳統(tǒng)風(fēng)險管理主要依賴定性分 析不同 ， 現(xiàn)代 信貸 項目風(fēng)險管理越來越重視定量分析 ， 采用 金融工程 數(shù)理統(tǒng)計模型來識別、衡量和監(jiān)測信貸風(fēng)險 ,已經(jīng)成為發(fā)展的大趨勢，使得風(fēng)險管理越來越多地體現(xiàn)出客觀性和科學(xué)性的特征。t formed very big to the mercial bank credit risk A 銀行信貸項目風(fēng)險管理研究 V to carry on in time accurately generous character with effective management, establishment rise bank the early warning expected with empress to evaluate etc. risk management system and raised the earnings level of bank and promoted the luck camp of bank safe thus in early days and promoted the whole financial system of health keeps on a stability development and bees the urgent matter of the moment of the bank credit risk management work. The paper with the bank credit risk management in of Zeta and the Z grade point model and Credit Metrics the market risk generous character system model and KMV model and Credit Portfolio View the economy calcul