Research on Credit Risk Early Warning Model of Commercial Banks Based on Neural Network Algorithm

要約

グローバル化した金融市場の領域では、商業銀行は増大する信用リスクに直面しており、そのため銀行資産の安全性と財務の安定性に対する要件が高まっています。
この研究では、高度なニューラル ネットワーク技術、特にバックプロパゲーション (BP) ニューラル ネットワークを利用して、商業銀行の信用リスクを先取りするための新しいモデルを開拓しました。
この議論ではまず、ARMA、ARCH、ロジスティック回帰モデルなどの従来の金融リスク先制モデルを精査し、それらの現実世界への応用を批判的に分析します。
続いて、ネットワーク アーキテクチャの設計、活性化関数の選択、パラメータの初期化、目的関数の構築を含む、BP ニューラル ネットワーク モデルの構築プロセスについて詳しく説明します。
比較分析を通じて、商業銀行の信用リスクを先取りする際のニューラル ネットワーク モデルの優位性が明らかにされます。
実験セグメントでは特定の銀行データを選択し、モデルの予測精度と実用性を検証します。
研究結果は、このモデルが信用リスク管理の先見性と精度を効果的に高めることを証明しています。

要約(オリジナル)

In the realm of globalized financial markets, commercial banks are confronted with an escalating magnitude of credit risk, thereby imposing heightened requisites upon the security of bank assets and financial stability. This study harnesses advanced neural network techniques, notably the Backpropagation (BP) neural network, to pioneer a novel model for preempting credit risk in commercial banks. The discourse initially scrutinizes conventional financial risk preemptive models, such as ARMA, ARCH, and Logistic regression models, critically analyzing their real-world applications. Subsequently, the exposition elaborates on the construction process of the BP neural network model, encompassing network architecture design, activation function selection, parameter initialization, and objective function construction. Through comparative analysis, the superiority of neural network models in preempting credit risk in commercial banks is elucidated. The experimental segment selects specific bank data, validating the model’s predictive accuracy and practicality. Research findings evince that this model efficaciously enhances the foresight and precision of credit risk management.

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