基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的商業(yè)銀行風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)的研究

馬鴻雁

摘 要：當(dāng)今科技的飛速發(fā)展，帶動的網(wǎng)絡(luò)的蓬勃發(fā)展。對于一個商業(yè)銀行來講，加強(qiáng)銀行的安全系統(tǒng)，有效地防范和化解商業(yè)銀行在運(yùn)營過程中的風(fēng)險，是非常重要的。要達(dá)到這一目標(biāo)，可以通過建立一個有效、合理、科學(xué)的商業(yè)銀行風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)來完成。主要探討通過運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和組成成分的分析方法共同構(gòu)建一個商業(yè)銀行風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)。以此，加強(qiáng)銀行的安全系統(tǒng)。相關(guān)的實(shí)驗(yàn)研究也表明，通過這種方法構(gòu)建的商業(yè)銀行風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)所能夠達(dá)到的準(zhǔn)確率可以高達(dá)88%。

關(guān)鍵詞：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；商業(yè)銀行；風(fēng)險預(yù)警

中圖分類號：F830 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號：1673-291X（2014）24-0107-02

科技的發(fā)展，帶動了計(jì)算機(jī)行業(yè)和相關(guān)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展。教育的普及使得計(jì)算機(jī)技術(shù)和相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)被更多的人所熟知。有不少接受過相關(guān)教育的不法分子，利用學(xué)到的技術(shù)對銀行的安全系統(tǒng)進(jìn)行攻擊，獲取不法收入。每一次科技的更新，都導(dǎo)致不法分子犯案技術(shù)手段的更新。鑒于此，加強(qiáng)商業(yè)銀行的風(fēng)險預(yù)警是非常必要的。商業(yè)銀行的風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)的構(gòu)建一方面可以使得銀行方面對于潛在的風(fēng)險盡早地識別，然后在此基礎(chǔ)之上預(yù)警該類風(fēng)險，另一方面銀行根據(jù)這些風(fēng)險信息可以采取恰當(dāng)、及時的信息化解潛在的風(fēng)險，使這些潛在的風(fēng)險不再擴(kuò)大甚至是蔓延。傳統(tǒng)意義上，風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)大多是通過邏輯回歸、多元統(tǒng)計(jì)分析等多種統(tǒng)計(jì)技術(shù)來進(jìn)行風(fēng)險預(yù)測。但是，在實(shí)際操作過程中，由于相關(guān)的風(fēng)險預(yù)警方過度地依賴以往的相關(guān)數(shù)據(jù)、對于高度非線性數(shù)據(jù)較難處理以及對付若干動態(tài)預(yù)警的能力比較差，這樣就造成了預(yù)警問題的解決難度越來越大，相關(guān)部門在解決此類問題時就會受到諸多因素的約束，具有很大的局限性。但是，在新世紀(jì)，人工智能學(xué)科的快速發(fā)展，特別是在發(fā)展的過程當(dāng)中，在經(jīng)濟(jì)預(yù)測與預(yù)警方面引入了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以此為該領(lǐng)域的研究提供了一種全新的研究方向和思路，進(jìn)行了一定程度的創(chuàng)新。

一、關(guān)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

早在1992年度，Kiang和Tam 就開始利用三層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開始進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。他們訓(xùn)練的主要方法是把先前輸入到網(wǎng)絡(luò)中的一些樣本作為基礎(chǔ)，然后提供一套權(quán)重，在通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練之后，就可以根據(jù)系統(tǒng)把任何新輸入的公司自動劃分為非破產(chǎn)公司和破產(chǎn)公司。通過諸多實(shí)驗(yàn)表明，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這一方法在預(yù)測和評估銀行的風(fēng)險狀態(tài)時，是非?？茖W(xué)、合理和有效的，在預(yù)測的適應(yīng)性、精確度和穩(wěn)健度來講，它都遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過其他形式的銀行風(fēng)險預(yù)警方法。

2005年，王秀珍和張美戀研究了在商業(yè)銀行的安全系統(tǒng)中運(yùn)用了徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)警模式。通過對現(xiàn)今商業(yè)銀行在安全評價系統(tǒng)上的基本特點(diǎn)的研究，他們從中選擇了12個具有代表性的指標(biāo)進(jìn)行研究。對這12個指標(biāo)，他們對每一個指標(biāo)可能存在的風(fēng)險程度都進(jìn)行了非常準(zhǔn)確的推斷和評估，然后在此基礎(chǔ)之上，對每一個指標(biāo)所存在的具體風(fēng)險進(jìn)行了準(zhǔn)確的風(fēng)險等級的評分。通過這些方式，建立了RBF系統(tǒng)，該系統(tǒng)是一個安全評價系統(tǒng)，可以對相關(guān)系統(tǒng)進(jìn)行精確的安全風(fēng)險評估。王秀珍和張美戀在基于他們所構(gòu)建的RBF系統(tǒng)上再進(jìn)行了示范性的仿真實(shí)驗(yàn)，通過這些實(shí)驗(yàn)也證明了該系統(tǒng)在安全評估系統(tǒng)上的合理性和有效性。

2007年，牛源對商業(yè)銀行安全狀況的評估進(jìn)行了改進(jìn)。在評估商業(yè)銀行的安全狀態(tài)時，牛源采用了把專家系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方式。在他的研究過程中，首先，他選擇的研究對象為中國大陸的一家商業(yè)銀行，然后整理該銀行在過去10年間的數(shù)據(jù)。在這十組數(shù)據(jù)當(dāng)中，對前八組數(shù)據(jù)進(jìn)行再一次的整理，然后將這些數(shù)據(jù)作為今后學(xué)習(xí)的樣本，對其分別輸入向量組P，剩下的兩組數(shù)據(jù)主要用于預(yù)測。對這兩組數(shù)據(jù)的預(yù)測結(jié)果發(fā)現(xiàn)，運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法來建立相應(yīng)系統(tǒng)然后對商業(yè)銀行的安全狀況進(jìn)行評估的準(zhǔn)確性非常高。在對商業(yè)銀行的風(fēng)險等非常復(fù)雜的非線性問題上，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)建立起來的系統(tǒng)有著非常強(qiáng)的逼近和預(yù)測能力。

同年，Mchmed Ozkan等人使用了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法對商務(wù)銀行的風(fēng)險進(jìn)行了預(yù)測。在整個實(shí)驗(yàn)過程當(dāng)中，他們選取了一家土耳其的破產(chǎn)銀行為樣本，進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。經(jīng)過了他們的實(shí)驗(yàn)，他們巧妙地發(fā)現(xiàn)，在財務(wù)數(shù)據(jù)的模式分類上，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)起到了非常重要的作用。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對其進(jìn)行分類，這種分類方法可以運(yùn)用在預(yù)測商務(wù)銀行的危機(jī)上，除此用途之外，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還可以檢測出商業(yè)銀行各種潛在的危機(jī)。根據(jù)這些危機(jī)，銀行就可以采取一定的措施保障其安全。

通過眾多專家對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一系列研究不難發(fā)現(xiàn)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)時與其他的處理方式相比有諸多的優(yōu)勢。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過自身的學(xué)習(xí)，可以從各種數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)其潛在的規(guī)律，因此它能夠處理各種數(shù)據(jù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種非線性的自然的建模過程，因此它并沒有復(fù)雜的傳統(tǒng)過程的分析，也就不存在辨別何種非線性關(guān)系。在實(shí)際操作中，對于一些傳統(tǒng)的方法，要分清屬于何種非線性關(guān)系會給后續(xù)的分析和建模帶來非常大的不便和困難。

二、設(shè)置商業(yè)銀行風(fēng)險預(yù)警體系和確定閥值

對于一個完善而又健全的商業(yè)銀行風(fēng)險預(yù)警指標(biāo)體系來講，其一方面要滿足機(jī)構(gòu)內(nèi)部各個層次之間相互配合的基本要求，另一方面又要是對宏觀經(jīng)濟(jì)基本走勢的綜合反映。從宏觀的方向來看，宏觀預(yù)警要考慮到諸如貨幣流通風(fēng)險、房地產(chǎn)泡沫等方面的風(fēng)險因素，主要是考慮外部條件對整個銀行業(yè)的影響。從微觀上來講，主要是考慮包括資本性風(fēng)險、盈利能力等方面的風(fēng)險，微觀方面的因素主要考慮是考慮銀行機(jī)構(gòu)的風(fēng)險。

1.宏觀上的預(yù)警指標(biāo)體系

對于整個銀行業(yè)風(fēng)險來說它會受到整體宏觀經(jīng)濟(jì)的影響。宏觀經(jīng)濟(jì)中存在的問題都會對銀行業(yè)產(chǎn)生不同程度的影響。

經(jīng)濟(jì)增長率也就是俗稱的GDP增長率，它是對一個國家在經(jīng)濟(jì)上的發(fā)展?fàn)顩r的具體體現(xiàn)。反映的是相較于前一年，GDP的增長。對一個國家在經(jīng)濟(jì)上發(fā)展的基礎(chǔ)條件的主要反映在固定資產(chǎn)投資額的增長率上。

在泡沫經(jīng)濟(jì)當(dāng)中，房地產(chǎn)占據(jù)了相當(dāng)重要的席位。在經(jīng)濟(jì)環(huán)節(jié)中所爆發(fā)的各種銀行清償力危機(jī)、信用危機(jī)等都是由房地產(chǎn)行業(yè)危機(jī)產(chǎn)生的。國房景氣指數(shù)是衡量房地產(chǎn)行業(yè)的一個重要指標(biāo)，它可以反映整個房地產(chǎn)行業(yè)的變化程度和發(fā)展趨勢，通常用百分制的方式來表示。endprint

2.微觀上的預(yù)警指標(biāo)體系

對于一個銀行來講，它本身的資產(chǎn)是獲取資金的重要保障，當(dāng)然除此之外，銀行業(yè)可以通過負(fù)債的方式來經(jīng)營。要衡量銀行在風(fēng)險抵御和經(jīng)營方面的穩(wěn)定性可以從銀行的核心資本充足率和資本充足率來進(jìn)行衡量，這兩個因素可以比較綜合地反映一個銀行的資產(chǎn)方面的信息。

對于商業(yè)性銀行來講，流動性風(fēng)險也是其不得不面對的一個風(fēng)險因素。它是所有風(fēng)險因素當(dāng)中最直接的風(fēng)險因素，也是在各種風(fēng)險都發(fā)生了之后，最終表現(xiàn)出來的風(fēng)險因素。存貸款比例和資產(chǎn)流動性比例是在基于中國的現(xiàn)實(shí)條件之下而建立起來的針對各個銀行的流動性風(fēng)險預(yù)警的兩個指標(biāo)。

商業(yè)銀行在資產(chǎn)流動性方面的強(qiáng)弱可以通過資產(chǎn)流動性比例反映出來。流動性資產(chǎn)與流動性負(fù)債之間比例就是資產(chǎn)流動性比例。

3.確定商業(yè)銀行的閥值

在確定了指標(biāo)體系的前提下，對于一定范圍內(nèi)預(yù)警指標(biāo)的數(shù)據(jù)是否會引發(fā)危機(jī)的產(chǎn)生可以通過閥值來確定。在閥值問題的確定上，本文主要是通過對相關(guān)的國際通用標(biāo)準(zhǔn)來進(jìn)行最終的確定，對于有的閥值由于其并沒有非常明確的國際通用指標(biāo)值，因此，在對這些閥值的確立工作上，主要參考了相關(guān)的專家在這一領(lǐng)域的研究成果和若干歷史數(shù)據(jù)。

三、對于商業(yè)銀行在操作風(fēng)險預(yù)警方面的應(yīng)用和建議

大多數(shù)商業(yè)銀行通過matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱進(jìn)行編程工作，以此對銀行在操作風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)方面的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。在分析了各種銀行操作風(fēng)險的特點(diǎn)之后，盡量選擇時間序列的數(shù)據(jù)，在這些數(shù)據(jù)的選擇上，盡可能選擇時間跨度較小，或者以月或者日為基準(zhǔn)的數(shù)據(jù)，通過對這些數(shù)據(jù)的研究可以使得預(yù)警的在時間上的間隔盡可能地小。與一般的風(fēng)險評估系統(tǒng)相比，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對于商業(yè)銀行在操作風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)上的分析并不是出于主觀的因素，整個網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)具有高度的客觀性，同時它還具有高度的預(yù)測精準(zhǔn)度和非常優(yōu)秀的非線性處理能力。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所具備的種種特點(diǎn)都使得它與其他的系統(tǒng)相比，最大化地避免了人為因素引起的失誤，可以想象，BP網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)會在未來商業(yè)銀行風(fēng)險的管理和預(yù)測上有非常大的用途和現(xiàn)實(shí)意義。

在實(shí)際對銀行的預(yù)警系統(tǒng)的控制工作中，由于很多因素都可以直接或者間接地影響到操作風(fēng)險，并且有一部分的影響因素從一些人力資源系統(tǒng)和商業(yè)銀行業(yè)務(wù)系統(tǒng)中都很難獲取，因此，對于這一部分的統(tǒng)計(jì)計(jì)算就需要用手工的方法在事后進(jìn)行統(tǒng)計(jì)計(jì)算。通過這種方式，才能夠使得操作系統(tǒng)在判斷上能夠有效、準(zhǔn)確。除卻相關(guān)的風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)，商業(yè)銀行自身還應(yīng)該完善其銀行業(yè)務(wù)的各類信息系統(tǒng)。銀行在完善這類信息系統(tǒng)的同時，要考慮多方的因素，不應(yīng)該僅僅停留在對關(guān)鍵風(fēng)險指標(biāo)等因素的計(jì)算上，對于其他能夠影響操作風(fēng)險的所有因素都要進(jìn)行考慮，并且歸納到信息管理系統(tǒng)當(dāng)中。各種科學(xué)風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)的有效運(yùn)用，能夠使得商業(yè)銀行在風(fēng)險預(yù)警方面居于有利地位，為各銀行在操作風(fēng)險上提供有效的措施和幫助。

風(fēng)險管理在商業(yè)銀行的操作風(fēng)險管理中的重要地位是無需置疑的。隨著各類商業(yè)銀行操作風(fēng)險在社會上的不斷發(fā)生，各個商業(yè)銀行都迫切地想采取有效而又科學(xué)的風(fēng)險控制方式和相關(guān)措施。國內(nèi)各個商業(yè)銀行面臨著諸多的風(fēng)險，最為常見的風(fēng)險當(dāng)中有諸如信用風(fēng)險、操作風(fēng)險等等。當(dāng)然，國內(nèi)各商業(yè)銀行在對信用風(fēng)險和市場風(fēng)險的預(yù)防和控制上已經(jīng)非常有經(jīng)驗(yàn)了，并且在這些方面的相關(guān)技術(shù)也非常成熟了。當(dāng)今，各個商業(yè)銀行都采取了各種方式來完善各種的安全預(yù)警系統(tǒng)。本文全面總結(jié)了相關(guān)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)并且對其進(jìn)行了一定深度的分析，通過分析得知，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)在多方面都優(yōu)越于傳統(tǒng)的安全預(yù)警方式。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式克服了傳統(tǒng)風(fēng)險預(yù)警的弊端。傳統(tǒng)風(fēng)險預(yù)警方過度的依賴以往的相關(guān)數(shù)據(jù)、對于高度非線性數(shù)據(jù)較難處理以及對付若干動態(tài)預(yù)警的能力比較差，這樣就造成了預(yù)警問題的解決難度越來越大，相關(guān)部門在解決此類問題時就會受到諸多因素的約束，具有很大的局限性。但是，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)用無疑在克服傳統(tǒng)預(yù)警問題的基礎(chǔ)之上，為商業(yè)銀行的風(fēng)險預(yù)警提供了新型的研究思路。對于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)用也是順應(yīng)了時代的發(fā)展和個商業(yè)銀行的現(xiàn)實(shí)需求。

[責(zé)任編輯 陳丹丹]endprint