基于ahp法和bp神經(jīng)網(wǎng)絡的商業(yè)銀行客戶信用評估模型

1、基于基于AHP法和法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡的商業(yè)銀行客戶信用評估模型神經(jīng)網(wǎng)絡的商業(yè)銀行客戶信用評估模型美國次貸危機和希臘主權(quán)債務危機使人們對次貸風險的防范意識有了更進一步的增強特別是對金融衍生產(chǎn)品創(chuàng)新中風險度量、風險控制甚至風險管理的理論和方法進行了深層次全方位的審視和思考.毫無疑問次貸風險的防范應該從信貸源頭即商業(yè)銀行客戶開始.商業(yè)銀行對客戶的信用評估是銀行貸款的核心內(nèi)容對銀行客戶的信用等級評估是否合理、科學、準確關(guān)系著銀行貸款承擔風險的大小

2、.因此準確評價客戶信用對銀行來說至關(guān)重要.商業(yè)銀行客戶基數(shù)大屬性多而且不同客戶有著其各自不同的特點銀行不可能依次對每一個用戶進行分析來確定其信用程度這在時間、人力以及效率等方面都是不可取也是不現(xiàn)實的那么銀行應該按照一種特定的指標體系在擁有客戶登記表的情況下對客戶進行信用評估這種特定的體系就是本文將要提出的基于AHP法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡的商業(yè)銀行客戶信用評估模型.問題分析問題分析商業(yè)銀行信貸最關(guān)心的是客戶的信用程度和償還能力以及在此基礎上所能

3、獲得的最大利潤問題銀行在評估客戶信用程度時是基于客戶所提交的客戶登記表來進行的比如年齡、職業(yè)、學歷、月收入、信用額度、信用歷史等都是評估客戶的要素.根據(jù)客戶信息銀行在借貸時自然更偏重于那些職業(yè)較好、收入較高、信用歷史較好的客戶但是這類客戶很可能學歷較低、信用額度偏大這使得銀行很難判斷其真正的信用程度.因此為了更加公正、客觀的評估每個客戶的信用程度銀行首先應該對客戶所提交的客戶登記表里的信息資料進行初步評分基于對現(xiàn)實的考慮在本文中假設銀行

4、主要對客戶的24項基本資料進行評分也就是說客戶的信用程度就是通過這24項評估指標所建立起來的（如圖1所示）[1].考察這24項指標按先后順序編號為其中前9項決定客戶的特2421xxx?征中間8項決定客戶的償還能力最后7項決定客戶的信用狀況由圖1可知銀行對客戶的信用程度的評估就是基于這3大項的加權(quán)所得.根據(jù)BP(全稱為BackPropagation)神經(jīng)網(wǎng)絡的算法銀行可采用大量的數(shù)據(jù)進行訓練學習使各個分量的權(quán)重最后趨于穩(wěn)定然后以此來計算客

5、戶的信用程度.由于在現(xiàn)實中很難找到大量、準確、可靠的數(shù)據(jù)來完成訓練學習這個過程因此為了避免BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法在初始化時采用隨機數(shù)取值所帶來的較大誤差本文首先采用層次分析法（AnalyticHierarchyProcess簡稱AHP）對24小項以及3大商業(yè)銀行客戶信用評估指標體系Z年齡1x性別2x文化程度3x職業(yè)4x婚姻狀況5x健康狀況6x是否本地戶口7x住宅性質(zhì)8x本地居住時間9x客戶特征1y個人財產(chǎn)10x家庭月收入11x活期存款余額12

6、x分期付款占收入的比重13x工作年限14x存儲帳戶余額15x分期付款計劃16x其他借貸情況17x償還能力2y銀行卡記錄18x信用歷史19x代發(fā)工資情況20x信用額度21x持卡時間22x持卡消費情況23x擔保情況24x信用狀況3y最后根據(jù)所得結(jié)果的不同分值我們將客戶信用程度分為五類分別用綠、藍、黃、橙、紅5種顏色表示客戶從高到低的信用程度[1].綠色:表示該客戶信用程度高不必擔憂其會發(fā)生不按期償還貸款的情況.藍色:表示該客戶信用程度較高只

7、要在還款期限之前進行適當提醒該用戶就能保證按時還款.黃色:表示該客戶信用程度一般只要及時催促就能保證其按時還款.橙色:表示客戶信用程度較低為了保證客戶按時還款應該加強與用戶之間的聯(lián)系在借貸時也要適當進行決策.紅色:表示該用戶信用程度差銀行在借貸時應該考慮是否要對其進行貸款.模型的假設模型的假設分別對AHP法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法中所涉及到的變量以及其他因素進行假設.1.AHP算法所涉及到的比較矩陣是根據(jù)Saaty等人提出來的19尺度法進行度

8、量的在具體的矩陣擬定中對人為因素所造成的誤差忽略不計.2.基于現(xiàn)實以及計算考慮在商業(yè)銀行客戶信用評估指標體系中本文僅選取24項其余指標不予考慮設分別表示客戶登記表中的24小項的分值2421xxx?在實際的銀行信貸過程中只要客戶填寫了客戶登記表那么這24項的值就隨之確定.3.用表示各個小項所屬的大項分別為客戶特征、償還能力以及信用321yyy狀況用Z表示客戶的信用程度.4.在BP神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)中假定輸出單元的閾值為0.5.基于商業(yè)銀行客戶登