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一、關(guān)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

早在1992年度，Kiang和Tam就開(kāi)始利用三層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)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(guò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)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(dòng)劃分為非破產(chǎn)公司和破產(chǎn)公司。通過(guò)諸多實(shí)驗(yàn)表明，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這一方法在預(yù)測(cè)和評(píng)估銀行的風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)時(shí)，是非常科學(xué)、合理和有效的，在預(yù)測(cè)的適應(yīng)性、精確度和穩(wěn)健度來(lái)講，它都遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)其他形式的銀行風(fēng)險(xiǎn)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(guò)對(duì)現(xiàn)今商業(yè)銀行在安全評(píng)價(jià)系統(tǒng)上的基本特點(diǎn)的研究，他們從中選擇了12個(gè)具有代表性的指標(biāo)進(jìn)行研究。對(duì)這12個(gè)指標(biāo)，他們對(duì)每一個(gè)指標(biāo)可能存在的風(fēng)險(xiǎn)程度都進(jìn)行了非常準(zhǔn)確的推斷和評(píng)估，然后在此基礎(chǔ)之上，對(duì)每一個(gè)指標(biāo)所存在的具體風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的評(píng)分。通過(guò)這些方式，建立了RBF系統(tǒng)，該系統(tǒng)是一個(gè)安全評(píng)價(jià)系統(tǒng)，可以對(duì)相關(guān)系統(tǒng)進(jìn)行精確的安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)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(guò)這些實(shí)驗(yàn)也證明了該系統(tǒng)在安全評(píng)估系統(tǒng)上的合理性和有效性。

2007年，牛源對(duì)商業(yè)銀行安全狀況的評(píng)估進(jìn)行了改進(jìn)。在評(píng)估商業(yè)銀行的安全狀態(tài)時(shí)，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(guò)程中，首先，他選擇的研究對(duì)象為中國(guó)大陸的一家商業(yè)銀行，然后整理該銀行在過(guò)去10年間的數(shù)據(jù)。在這十組數(shù)據(jù)當(dāng)中，對(duì)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(duì)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(cè)。對(duì)這兩組數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法來(lái)建立相應(yīng)系統(tǒng)然后對(duì)商業(yè)銀行的安全狀況進(jìn)行評(píng)估的準(zhǔn)確性非常高。在對(duì)商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)等非常復(fù)雜的非線性問(wèn)題上，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)建立起來(lái)的系統(tǒng)有著非常強(qiáng)的逼近和預(yù)測(cè)能力。

同年，MchmedOzkan等人使用了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法對(duì)商務(wù)銀行的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了預(yù)測(cè)。在整個(gè)實(shí)驗(yàn)過(guò)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(guò)了他們的實(shí)驗(yàn)，他們巧妙地發(fā)現(xiàn)，在財(cái)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(duì)其進(jìn)行分類，這種分類方法可以運(yùn)用在預(yù)測(cè)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(cè)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(guò)眾多專家對(duì)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(shí)與其他的處理方式相比有諸多的優(yōu)勢(shì)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過(guò)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(guò)程，因此它并沒(méi)有復(fù)雜的傳統(tǒng)過(guò)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(duì)于一些傳統(tǒng)的方法，要分清屬于何種非線性關(guān)系會(huì)給后續(xù)的分析和建模帶來(lái)非常大的不便和困難。

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

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

1.宏觀上的預(yù)警指標(biāo)體系對(duì)于整個(gè)銀行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)來(lái)說(shuō)它會(huì)受到整體宏觀經(jīng)濟(jì)的影響。宏觀經(jīng)濟(jì)中存在的問(wèn)題都會(huì)對(duì)銀行業(yè)產(chǎn)生不同程度的影響。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率也就是俗稱的GDP增長(zhǎng)率，它是對(duì)一個(gè)國(guó)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(zhǎng)。對(duì)一個(gè)國(guó)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(zhǎng)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(guó)房景氣指數(shù)是衡量房地產(chǎn)行業(yè)的一個(gè)重要指標(biāo)，它可以反映整個(gè)房地產(chǎn)行業(yè)的變化程度和發(fā)展趨勢(shì)，通常用百分制的方式來(lái)表示。

2.微觀上的預(yù)警指標(biāo)體系對(duì)于一個(gè)銀行來(lái)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(guò)負(fù)債的方式來(lái)經(jīng)營(yíng)。要衡量銀行在風(fēng)險(xiǎn)抵御和經(jīng)營(yíng)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(lái)進(jìn)行衡量，這兩個(gè)因素可以比較綜合地反映一個(gè)銀行的資產(chǎn)方面的信息。對(duì)于商業(yè)性銀行來(lái)講，流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)也是其不得不面對(duì)的一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素。它是所有風(fēng)險(xiǎn)因素當(dāng)中最直接的風(fēng)險(xiǎn)因素，也是在各種風(fēng)險(xiǎn)都發(fā)生了之后，最終表現(xiàn)出來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)因素。存貸款比例和資產(chǎn)流動(dòng)性比例是在基于中國(guó)的現(xiàn)實(shí)條件之下而建立起來(lái)的針對(duì)各個(gè)銀行的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的兩個(gè)指標(biāo)。商業(yè)銀行在資產(chǎn)流動(dòng)性方面的強(qiáng)弱可以通過(guò)資產(chǎn)流動(dòng)性比例反映出來(lái)。流動(dòng)性資產(chǎn)與流動(dòng)性負(fù)債之間比例就是資產(chǎn)流動(dòng)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(duì)于一定范圍內(nèi)預(yù)警指標(biāo)的數(shù)據(jù)是否會(huì)引發(fā)危機(jī)的產(chǎn)生可以通過(guò)閥值來(lái)確定。在閥值問(wèn)題的確定上，本文主要是通過(guò)對(duì)相關(guān)的國(guó)際通用標(biāo)準(zhǔn)來(lái)進(jìn)行最終的確定，對(duì)于有的閥值由于其并沒(méi)有非常明確的國(guó)際通用指標(biāo)值，因此，在對(duì)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(duì)于商業(yè)銀行在操作風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方面的應(yīng)用和建議

大多數(shù)商業(yè)銀行通過(guò)matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱進(jìn)行編程工作，以此對(duì)銀行在操作風(fēng)險(xiǎn)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(xiǎn)的特點(diǎn)之后，盡量選擇時(shí)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(shí)間跨度較小，或者以月或者日為基準(zhǔn)的數(shù)據(jù)，通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)的研究可以使得預(yù)警的在時(shí)間上的間隔盡可能地小。與一般的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)相比，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)于商業(yè)銀行在操作風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)上的分析并不是出于主觀的因素，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)具有高度的客觀性，同時(shí)它還具有高度的預(yù)測(cè)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(huì)在未來(lái)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的管理和預(yù)測(cè)上有非常大的用途和現(xiàn)實(shí)意義。

在實(shí)際對(duì)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(xiǎn)，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(duì)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(guò)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(xiǎn)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(shí)，要考慮多方的因素，不應(yīng)該僅僅停留在對(duì)關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)等因素的計(jì)算上，對(duì)于其他能夠影響操作風(fēng)險(xiǎn)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(xiǎn)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(xiǎn)預(yù)警方面居于有利地位，為各銀行在操作風(fēng)險(xiǎn)上提供有效的措施和幫助。

風(fēng)險(xiǎn)管理在商業(yè)銀行的操作風(fēng)險(xiǎn)管理中的重要地位是無(wú)需置疑的。隨著各類商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)在社會(huì)上的不斷發(fā)生，各個(gè)商業(yè)銀行都迫切地想采取有效而又科學(xué)的風(fēng)險(xiǎn)控制方式和相關(guān)措施。國(guó)內(nèi)各個(gè)商業(yè)銀行面臨著諸多的風(fēng)險(xiǎn)，最為常見(jiàn)的風(fēng)險(xiǎn)當(dāng)中有諸如信用風(fēng)險(xiǎn)、操作風(fēng)險(xiǎn)等等。當(dāng)然，國(guó)內(nèi)各商業(yè)銀行在對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)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(gè)商業(yè)銀行都采取了各種方式來(lái)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(duì)其進(jìn)行了一定深度的分析，通過(guò)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(xiǎn)預(yù)警的弊端。傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方過(guò)度的依賴以往的相關(guān)數(shù)據(jù)、對(duì)于高度非線性數(shù)據(jù)較難處理以及對(duì)付若干動(dòng)態(tài)預(yù)警的能力比較差，這樣就造成了預(yù)警問(wèn)題的解決難度越來(lái)越大，相關(guān)部門在解決此類問(wèn)題時(shí)就會(huì)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(wú)疑在克服傳統(tǒng)預(yù)警問(wèn)題的基礎(chǔ)之上，為商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警提供了新型的研究思路。對(duì)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)用也是順應(yīng)了時(shí)代的發(fā)展和個(gè)商業(yè)銀行的現(xiàn)實(shí)需求。

作者：馬鴻雁單位：長(zhǎng)春金融高等專科學(xué)校