银行信贷风险优化决策模型、算法及理论研究

引入激励机制设计的理论与方法，利用非线性规划建立含有违约风险参量的信贷风险决策模型（基于信贷资金风险最小化）和信贷决策模型（基于银行期望收益最大化），给出相应的信贷风险决策机制及信贷决策机制，探讨信贷市场中逆向选择、道德风险、信贷配给及机会利益等问题。由于信用风险亦称为违约风险，而信用风险是产生银行信贷风险的主要原因，为此本项目还进一步研究信用风险分析。在我们已取得利用神经网络研究信用风险分析一系列研究基础上，通过对神经网络原有算法进行改进，提出研究神经网络随机逼近算法和神经网络分解算法，建立相应的信用评价模型，用来对我国部分贷款企业进行信用评价和预警分析，数据将从合作单位上海浦东发展银行广州分行提取。然后比较各种算法的准确性，从中选择对数据的适应性最好、算法收敛速度最快、判别准确率最高的算法来建立信用评价和财务预警系统，为银行的信贷业务提供科学的决策依据。