基于AHP法和BP神经网络的商业银行客户信用评估模型

基于AHP法和BP神经网络的商业银行客户信用评估模型美国次贷危机和希腊主权债务危机使人们对次贷风险的防范意识有了更进一步的增强,特别是对金融衍生产品创新中风险度量、风险控制甚至风险管理的理论和方法进行了深层次全方位的审视和思考.毫无疑问,次贷风险的防范应该从信贷源头即商业银行客户开始.商业银行对客户的信用评估是银行贷款的核心内容,对银行客户的信用等级评估是否合理、科学、准确关系着银行贷款承担风险的大小.因此,准确评价客户信用对银行来说至关重要.商业银行客户基数大,属性多,而且不同客户有着其各自不同的特点,银行不可能依次对每一个用户进行分析来确定其信用程度,这在时间、人力以及效率等方面都是不可取也是不现实的,那么银行应该按照一种特定的指标体系在拥有客户登记表的情况下对客户进行信用评估,这种特定的体系就是本文将要提出的基于AHP法和BP神经网络的商业银行客户信用评估模型.问题分析商业银行信贷最关心的是客户的信用程度和偿还能力以及在此基础上所能获得的最大利润问题,银行在评估客户信用程度时,是基于客户所提交的客户登记表来进行的,比如年龄、职业、学历、月收入、信用额度、信用历史等都是评估客户的要素.根据客户信息,银行在借贷时自然更偏重于那些职业较好、收入较高、信用历史较好的客户,但是这类客户很可能学历较低、信用额度偏大,这使得银行很难判断其真正的信用程度.因此,为了更加公正、客观的评估每个客户的信用程度,银行首先应该对客户所提交的客户登记表里的信息资料进行初步评分,基于对现实的考虑,在本文中,假设银行主要对客户的24项基本资料进行评分,也就是说客户的信用程度就是通过这24项评估指标所建立起来的（如图1所示）[1].考察这24项指标,按先后顺序编号为,其中前9项决定客户的特征,中间8项决定客户的偿还能力,最后7项决定客户的信用状况,由图1可知,银行对客户的信用程度的评估就是基于这3大项的加权所得.根据BP(全称为BackPropagation)神经网络的算法,银行可采用大量的数据进行训练学习,使各个分量的权重最后趋于稳定,然后以此来计算客户的信用程度.由于在现实中很难找到大量、准确、可靠的数据来完成训练学习这个过程,因此,为了避免BP神经网络算法在初始化时采用随机数取值所带来的较大误差,本文首先采用层次分析法（AnalyticHierarchyProcess简称AHP）对24小项以及3大项的权重进行计算,确定初始化数据,然后再利用BP神经网络算法进行训练学习.86314165812413153521314561111231112111表2客户特征中各指标的比较矩阵1362413171714121321318261211281252371141表3偿还能力中各指标的比较矩阵162351317561431142211611151212341表4信用状况中各指标的比较矩阵相应地,本文同样得到了客户特征、偿还能力、信用状况这三个大指标之间的相对重要性比较矩阵,以此来确定商业银行客户信用评估指标中各主要元素的权重.z131241表5评估体系中的比较矩阵2.模型算法设计及实现2.1BP神经网络结构设计BP神经网络算法是由一个输入层、一个或多个隐含层和一个输出层组成,在本文中,与之对应的分别是AHP算法中的方案层、准则层和目标层.实验证明,三层的BP神经网络结构应用最为广泛.因此,本文也采用了典型的三层BP神经网络结构[4],其中输入层节点数为24,分别对应客户信用评估的24个指标,输出层节点数为1,表示商业银行客户信用程度.经验显示,较好的隐含层节点数应介于输入节点和输出节点数量之和的50%~70%之间[6],本文通过固定样本针对不同隐含层节点数进行训练,权衡运行效率、训练次数和网络总误差,最终确定隐含层节点数为3,如图2所示.图2三层BP神经网络结构图以三层为例,令为网络输入,即为各个指标的评价值,为隐含层输出,为网络的实际输出,即对信用风险的评价值.其中,输入层节点到隐含层节点的权重为,而隐含层节点到输出层节点的权重为,用和分别表示输出单元和隐含单元的阈值,则:(1)(2)其中,(3)2.2BP算法的实现步骤2.2.1模型算法设计根据BP神经网络和AHP算法的特征,建立改进的BP神经网络算法[1],如下图3所示.图3改进的BP神经网络算法结构流程图2.2.2模型算法的实现模型算法的实现步骤如下:(1)传递函数的确定[4].传递函数是反映下层输入对上层节点刺激脉冲强度的函数,又称刺激函数,一般取为(0,1)内连续取值Sigmoid函数:(3)误差计算模型是反映神经网络期望输出与计算输出之间误差大小的函数.设第j个单元节点输出的误差为,则总误差为:(4)其中,是第j个节点的期望输出值,是第j个节点的实际输出值.(2)参数确定[1].首先依据Saaty等人提出的1-9尺度法构造比较矩阵、、和.通过比较矩阵最大特征根和特征向量的和法算法[3],求得各比较矩阵的最大特征根和特征向量.和法算法:a.将A的每一列向量归一化得(5)b.对按行求和得(6)c.将归一化(7)而即为所求特征向量.d.计算,作为最大特征根的近似值.而即为所求权重向量.由于通过AHP法所得到的结果具有很好的一致性,因此参数的改变对运算结果不会有太大的影响.(3)初始化.将样本计算器p和训练次数计数器q都置为1,误差E置为0.为了更加精确的得到从输入层到隐含层的权重以及从隐含层到输出层的权重,本文首先采用AHP法对权重和进行了初步确定,从而避免了常规BP神经网络算法采用随机数进行初始化所带来的误差,既缩短了BP算法对样本训练学习的周期,又提高了计算结果的精确度.(4)训练学习.神经网络的训练学习的过程就是对样本各权重进行调整并使其趋于稳定的过程,原则是使误差不断减小.训练学习过程如下:(8)(9)(10)其中,为期望输出值,为学习率,于(0,1)间取值,是为了保证BP算法的收敛性,所以,采用上述优化方法来确定.为动量因子,是为了避免样本训练时BP算法陷于局部极小点,取0<<<1;为期望输出与实际输出之间的误差.对于每一个输入的样本,计算相应的和,得到权值的调整公式:(11)(12)在和的误差达到要求的精度时,算法停止,训练学习过程结束.(5)网络误差.计算网络输出误差,设共有个训练样本,网络对应不同的样本有不同的误差,用其均方根(13)作为网络的总误差.其中t为计数器.每对样本完成一次训练学习,都会检查总误差是否达到精度要求或者训练次数是否达到上限值,若是,则停止,否则转到(4),直到符合要求为止.模型的求解及应用1.样本训练基于AHP法和BP神经网络算法的基本思想而建立的BP神经网络客户信用等级评估模型,其输入层为24个神经元,分别对应客户信用评估的24项指标,根据这24项指标,确定了影响客户信用评估的三大要素,即客户特征、偿还能力和信用状况,最终由这三大指标确定客户的信用程度.本文随机抽取了10份商业银行客户登记表作为研究对象,并对其中的定性指标进行了公正合理的打分,每个指标打分的范围为[1,5]之间的整数.即可得到一个样本矩阵:由AHP法即可得到分别对应的权重向量:[0.068966,0.020690,0.179310,0.289655,0.117241,0.0206897,0.027568,0.068966,0.020690]T[0.150442,0.212389,0.061947,0.203540,0.026549,0.176991,0.115044,0.053097]T[0.211765,0.341176,0.094118,0.105882,0.117650,0.105882,0.129412]T[0.083333,0.500000,0.416667]T将其作为初始化数据,在BP神经网络结构中进行训练学习,最终可求得:Z=[0.564539,0.563337,0.363566,0.846153,0.363095,0.736227,0.463543,0.163985,0.713585,0.413209]T即为这10个客户的最终得分.2.评估分析基于上述拟定的评估等级,即可确定出这10名客户的信用等级,如表6所示:客户Z值误差信用等级客户10.5645390.000106黄色客户20.5633370.000089黄色客户30.3635660.000092橙色客户40.8461530.000096绿色客户50.3630950.000086橙色客户60.7362270.000095蓝色客户70.4635430.000091黄色客户80.1639850.000098红色客户90.7135850.000092蓝色客户100.4132090.000087黄色表6客户信用等级表为了便于银行对数据进行统计分析,现将表6中各个客户的信息用折线图以及柱状图的形式给出.图4客户信用程度图示黄黄蓝橙蓝橙绿红绿红图5客户人数与信用等级图示以上就是随机抽取的10份商业银行客户登记表所对应的客户信用程度,从折线图与柱状图来看,信用程度处于一般信用的人最多,其次是较高信用与较低信用,而高信用与低信用的人数相对较少.这仅是对10份数据进行训练统计的结果,由于基数太小,可能不具代表性,但此模型是在AHP法和BP神经网络的共同作用下建立起来的,具有一定的科学合理性.另外,该模型评估误差小,计算速度快,从这方面来说,作为商业银行客户信用程度的评估依据,本模型依然具有较好的实用价值.参考文献:[1]卢雯嘉,栗秋华,周林,李杨,冯克群,曾平,黄林:基于遗产算法和BP神经网络的电力客户信用评价模型[J].电力需求侧管理,2009,11(6):30-33[