不良资产证券化资产池信用风险测算研究——基于神经网络

摘要

不良资产证券化资产池信用风险的定量研究在我国非常匮乏。文章立足我国不良资产信用数据严重不足的现状,尝试使用改进的BP神经网络模型测算单笔不良资产的信用风险:根据不良资产的特点甄选出其中16个作为输入变量;经过反复测试,确定1个隐含层;以单笔资产的信用风险作为输出层。然后通过整合信用风险附加模型,量化资产池的信用风险。通过对我国某不良资产证券化案例为样本进行的实证分析结果表明,基于改进的BP神经网络模型测算资产池信用风险具有良好的应用效果。