中国商业银行全面风险评价研究 基于粗糙集的数据挖掘算法在金融风险防范中的应用【2025|PDF|Epub|mobi|kindle电子书版本百度云盘下载】

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1．绪论1

1.1 研究背景与意义1

1.2 项目研究的主要问题3

1.3 项目研究的主要内容与基本框架5

1.4 项目的研究方法与可行性分析7

2．商业银行风险管理理论与实践9

2.1 风险管理概述9

2.1.1 风险管理目的9

2.1.2 风险管理的发展10

2.1.3 风险的分类12

2.2 银行业风险监管的发展14

2.2.1 国际银行业监管的发展15

2.2.2 我国银行业风险监管的发展18

2.3 商业银行的信用风险21

2.3.1 信用风险的定义21

2.3.2 信用风险的来源21

2.3.3 信用风险的种类22

2.3.4 信用风险的度量22

2.3.5 信用风险测量的几种方法24

2.4 商业银行的市场风险29

2.4.1 市场风险的定义29

2.4.2 市场风险的分类29

2.4.3 市场风险的度量和管理32

2.5 商业银行的操作风险41

2.5.1 操作风险的定义41

2.5.2 操作风险的分类与特点42

2.5.3 操作风险监管的发展43

2.5.4 操作风险的计量44

2.5.5 操作风险研究综述52

3．我国商业银行全面风险评价指标体系研究55

3.1 商业银行全面风险评价概述55

3.1.1 商业银行全面风险评价的概念55

3.1.2 商业银行全面风险评价的主体56

3.2 基于不同评价主体的评价标准56

3.2.1 国际评价标准56

3.2.2 国内的相关评价标准61

3.2.3 第三方评价标准69

3.3 我国商业银行全面风险评价指标体系的确立72

3.3.1 指标体系确立的原则72

3.3.2 指标体系的主要内容74

3.4 基于16家上市银行内部变量指标的数据分析84

3.4.1 财务指标84

3.4.2 监管指标95

3.5 基于宏观经济数据的外部变量指标分析109

4．基于粗糙集理论的我国商业银行风险评价实证研究120

4.1 利用粗糙集理论评价商业银行金融风险的意义及国内外研究动态120

4.1.1 利用粗糙集理论评价商业银行金融风险的意义120

4.1.2 国内外研究动态121

4.2 粗糙集理论基础122

4.2.1 粗糙集的基本概念122

4.2.2 典型约简算法130

4.2.3 进行属性离散化134

4.3 粗糙集理论在商业银行金融风险评价中的应用研究与实证分析137

4.3.1 基于粗糙集理论的金融风险评价模型的建立137

4.3.2 样本数据的选取与确定138

4.3.3 数据补全及离散化处理139

4.3.4 属性约简142

4.3.5 规则提取143

4.3.6 模型应用测试结果143

4.3.7 模型特点及总结145

5．基于神经网络的商业银行全面风险评价模型验证147

5.1 神经网络理论及其相关应用介绍147

5.1.1 人工神经网络的起源发展及其分类148

5.1.2 BP神经网络在风险评价方面的适用性分析149

5.1.3 BP神经网络相关理论基础150

5.2 商业银行风险评价模型的设计与建立154

5.2.1 商业银行风险评价模型相关指标的确定154

5.2.2 商业银行风险评价模型的建立155

5.3 基于粗糙集的商业银行风险评价模型的神经网络仿真与验证156

5.3.1 数据的选取和预处理157

5.3.2 MATLAB仿真软件介绍168

5.3.3 模型的仿真与验证169

5.4 本章小结174

6．基于粗糙集理论的商业银行风险评价体系构建176

6.1 建立商业银行风险预警机制176

6.1.1 商业银行风险预警机制功能176

6.1.2 商业银行风险预警流程177

6.2 以粗糙集理论为核心的商业银行风险评价体系178

6.2.1 商业银行风险评价体系的设计原则178

6.2.2 基于粗糙集模型的商业银行风险评价体系设计180

6.2.3 基于粗糙集模型的商业银行风险评价体系实施方案186

7．总结191

附录 本研究中的相关数据195

参考文献273