信贷风险分析：神经网络模型与道德风险对策

"信贷风险分析及其神经网络方法" 这篇博士学位论文深入探讨了人工智能在信贷风险分析中的应用，特别是通过神经网络方法。作者黎荣舟在控制理论与控制工程领域，由导师徐建闽指导，于2003年完成此研究。 论文首先强调了信贷风险分析的重要性，分析了风险产生的原因，如逆向选择和道德风险，这些都是信贷市场中的关键问题。逆向选择是指优质客户可能因为高利率而不选择借款，而留下风险较高的借款人，导致银行面临更高的信贷风险。道德风险则涉及到借款人借款后可能改变行为，使得银行难以监控和控制风险。 论文第二章探讨了在追求利润驱动下，企业投资风险项目时，贷款利率和企业违约概率如何影响银行期望利润。同时，研究了多项目投资情况下，利率变化对企业项目成功率的影响，进一步揭示逆向选择的风险效应。 第三章关注道德风险的防范与激励机制。区分了风险类型合并与不合并的情况，指出在风险合并下，如果没有激励相容的机制，银行可能会遭受损失，因为企业可能会以低风险项目申请贷款，然后投资于高风险项目。通过设定抵押率，银行可以提高抵御道德风险的能力，并通过设计抵押品来规避这种风险。 第四章建立了一个在相同配给机制下的信贷风险决策模型，银行可以通过调整利率和抵押要求来识别和管理不同类型的风险，揭示隐藏的私有信息。 第五章则聚焦于一类信息不完全的信贷风险决策问题，设计利润和风险函数，探索它们的最优解关系，并提出了基于最速下降法的优化算法，以解决信息不对称带来的决策难题。 此外，论文还构建了基于BP算法的信用风险评价模型，用于两类和三类模式的信用评级。实际应用于某商业银行的80家和120家企业，证明了这些模型的有效性。 该研究为信贷风险管理提供了理论框架和实用工具，利用人工智能和神经网络技术改进了信贷决策过程，有助于银行更有效地评估和管理信用风险。