中国商业银行全面风险评价研究

1. 绪论1.1 研究背景与意义1.2 项目研究的主要问题1.3 项目研究的主要内容与基本框架1.4 项目的研究方法与可行性分析2.商业银行风险管理理论与实践2.1 风险管理概述2.1.1 风险管理目的2.1.2 风险管理的发展2.1.3 风险的分类2.2 银行业风险监管的发展2.2.1 国际银行业监管的发展2.2.2 我国银行业风险监管的发展2.3 商业银行的信用风险2.3.1 信用风险的定义2.3.2 信用风险的来源2.3.3 信用风险的种类2.3.4 信用风险的度量2.3.5 信用风险测量的几种方法2.4 商业银行的市场风险2.4.1 市场风险的定义2.4.2 市场风险的分类2.4.3 市场风险的度量和管理2.5 商业银行的操作风险2.5.1 操作风险的定义2.5.2 操作风险的分类与特点2.5.3 操作风险监管的发展2.5.4 操作风险的计量2.5.5 操作风险研究综述3.我国商业银行全面风险评价指标体系研究3.1 商业银行全面风险评价概述3.1.1 商业银行全面风险评价的概念3.1.2 商业银行全面风险评价的主体3.2 基于不同评价主体的评价标准3.2.1 国际评价标准3.2.2 国内的相关评价标准3.2.3 第三方评价标准卯3.3 我国商业银行全面风险评价指标体系的确立3.3.1 指标体系确立的原则3.3.2 指标体系的主要内容3.4 基于16家上市银行内部变量指标的数据分析3.4.1 财务指标3.4.2 监管指标3.5 基于宏观经济数据的外部变量指标分析4.基于粗糙集理论的我国商业银行风险评价实证研究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4.1.1 利用粗糙集理论评价商业银行金融风险的意义4.1.2 国内外研究动态4.2 粗糙集理论基础4.2.1 粗糙集的基本概念4.2.2 典型约简算法4.2.3 进行属性离散化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4.3.1 基于粗糙集理论的金融风险评价模型的建立4.3.2 样本数据的选取与确定4.3.3 数据补全及离散化处理4.3.4 属性约简4.3.5 规则提取4.3.6 模型应用测试结果4.3.7 模型特点及总结5.基于神经网络的商业银行全面风险评价模型验证5.1 神经网络理论及其相关应用介绍5.1.1 人工神经网络的起源发展及其分类5.1.2 BP神经网络在风险评价方面的适用性分析5.1.3 BP神经网络相关理论基础5.2 商业银行风险评价模型的设计与建立5.2.1 商业银行风险评价模型相关指标的确定5.2.2 商业银行风险评价模型的建立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5.3.1 数据的选取和预处理5.3.2 MATLAB仿真软件介绍5.3.3 模型的仿真与验证5.4 本章小结6.基于粗糙集理论的商业银行风险评价体系构建6.1 建立商业银行风险预警机制6.1.1 商业银行风险预警机制功能6.1.2 商业银行风险预警流程6.2 以粗糙集理论为核心的商业银行风险评价体系6.2.1 商业银行风险评价体系的设计原则6.2.2 基于粗糙集模型的商业银行风险评价体系设计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7.总结附录 本研究中的相关数据参考文献

《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》稿系统回顾了商业银行风险管理理论与实践，利用16家上市银行数据和国际通行的监管指标，建立了我国商业银行全面风险评价的指标体系，在此基础上运用粗糙集理论对我国商业银行风险评价进行了实证研究，同时还运用人工神经网络的方法对此进行了全面验证，最终应用粗糙集理论构建了我国商业银行全面风险评价体系。