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一、關于BP神經網絡

早在1992年度，Kiang和Tam就開始利用三層的BP神經網絡開始進行網絡訓練。他們訓練的主要方法是把先前輸入到網絡中的一些樣本作為基礎，然后提供一套權重，在通過BP神經網絡對網絡進行訓練之后，就可以根據系統把任何新輸入的公司自動劃分為非破產公司和破產公司。通過諸多實驗表明，神經網絡這一方法在預測和評估銀行的風險狀態時，是非常科學、合理和有效的，在預測的適應性、精確度和穩健度來講，它都遠遠超過其他形式的銀行風險預警方法。

2005年，王秀珍和張美戀研究了在商業銀行的安全系統中運用了徑向基神經網絡的預警模式。通過對現今商業銀行在安全評價系統上的基本特點的研究，他們從中選擇了12個具有代表性的指標進行研究。對這12個指標，他們對每一個指標可能存在的風險程度都進行了非常準確的推斷和評估，然后在此基礎之上，對每一個指標所存在的具體風險進行了準確的風險等級的評分。通過這些方式，建立了RBF系統，該系統是一個安全評價系統，可以對相關系統進行精確的安全風險評估。王秀珍和張美戀在基于他們所構建的RBF系統上再進行了示范性的仿真實驗，通過這些實驗也證明了該系統在安全評估系統上的合理性和有效性。

2007年，牛源對商業銀行安全狀況的評估進行了改進。在評估商業銀行的安全狀態時，牛源采用了把專家系統和神經網絡相結合的方式。在他的研究過程中，首先，他選擇的研究對象為中國大陸的一家商業銀行，然后整理該銀行在過去10年間的數據。在這十組數據當中，對前八組數據進行再一次的整理，然后將這些數據作為今后學習的樣本，對其分別輸入向量組P，剩下的兩組數據主要用于預測。對這兩組數據的預測結果發現，運用神經網絡的方法來建立相應系統然后對商業銀行的安全狀況進行評估的準確性非常高。在對商業銀行的風險等非常復雜的非線性問題上，神經網絡系統建立起來的系統有著非常強的逼近和預測能力。

同年，MchmedOzkan等人使用了人工神經網絡的方法對商務銀行的風險進行了預測。在整個實驗過程當中，他們選取了一家土耳其的破產銀行為樣本，進行實驗。經過了他們的實驗，他們巧妙地發現，在財務數據的模式分類上，人工神經網絡起到了非常重要的作用。人工神經網絡對其進行分類，這種分類方法可以運用在預測商務銀行的危機上，除此用途之外，人工神經網絡還可以檢測出商業銀行各種潛在的危機。根據這些危機，銀行就可以采取一定的措施保障其安全。通過眾多專家對BP神經網絡的一系列研究不難發現，BP神經網絡在處理經濟數據時與其他的處理方式相比有諸多的優勢。BP神經網絡可以通過自身的學習，可以從各種數據中發現其潛在的規律，因此它能夠處理各種數據。神經網絡是一種非線性的自然的建模過程，因此它并沒有復雜的傳統過程的分析，也就不存在辨別何種非線性關系。在實際操作中，對于一些傳統的方法，要分清屬于何種非線性關系會給后續的分析和建模帶來非常大的不便和困難。

二、設置商業銀行風險預警體系和確定閥值

對于一個完善而又健全的商業銀行風險預警指標體系來講，其一方面要滿足機構內部各個層次之間相互配合的基本要求，另一方面又要是對宏觀經濟基本走勢的綜合反映。從宏觀的方向來看，宏觀預警要考慮到諸如貨幣流通風險、房地產泡沫等方面的風險因素，主要是考慮外部條件對整個銀行業的影響。從微觀上來講，主要是考慮包括資本性風險、盈利能力等方面的風險，微觀方面的因素主要考慮是考慮銀行機構的風險。

1.宏觀上的預警指標體系對于整個銀行業風險來說它會受到整體宏觀經濟的影響。宏觀經濟中存在的問題都會對銀行業產生不同程度的影響。經濟增長率也就是俗稱的GDP增長率，它是對一個國家在經濟上的發展狀況的具體體現。反映的是相較于前一年，GDP的增長。對一個國家在經濟上發展的基礎條件的主要反映在固定資產投資額的增長率上。在泡沫經濟當中，房地產占據了相當重要的席位。在經濟環節中所爆發的各種銀行清償力危機、信用危機等都是由房地產行業危機產生的。國房景氣指數是衡量房地產行業的一個重要指標，它可以反映整個房地產行業的變化程度和發展趨勢，通常用百分制的方式來表示。

2.微觀上的預警指標體系對于一個銀行來講，它本身的資產是獲取資金的重要保障，當然除此之外，銀行業可以通過負債的方式來經營。要衡量銀行在風險抵御和經營方面的穩定性可以從銀行的核心資本充足率和資本充足率來進行衡量，這兩個因素可以比較綜合地反映一個銀行的資產方面的信息。對于商業性銀行來講，流動性風險也是其不得不面對的一個風險因素。它是所有風險因素當中最直接的風險因素，也是在各種風險都發生了之后，最終表現出來的風險因素。存貸款比例和資產流動性比例是在基于中國的現實條件之下而建立起來的針對各個銀行的流動性風險預警的兩個指標。商業銀行在資產流動性方面的強弱可以通過資產流動性比例反映出來。流動性資產與流動性負債之間比例就是資產流動性比例。

3.確定商業銀行的閥值在確定了指標體系的前提下，對于一定范圍內預警指標的數據是否會引發危機的產生可以通過閥值來確定。在閥值問題的確定上，本文主要是通過對相關的國際通用標準來進行最終的確定，對于有的閥值由于其并沒有非常明確的國際通用指標值，因此，在對這些閥值的確立工作上，主要參考了相關的專家在這一領域的研究成果和若干歷史數據。

三、對于商業銀行在操作風險預警方面的應用和建議

大多數商業銀行通過matlab神經網絡工具箱進行編程工作，以此對銀行在操作風險預警系統方面的數據進行處理。在分析了各種銀行操作風險的特點之后，盡量選擇時間序列的數據，在這些數據的選擇上，盡可能選擇時間跨度較小，或者以月或者日為基準的數據，通過對這些數據的研究可以使得預警的在時間上的間隔盡可能地小。與一般的風險評估系統相比，BP神經網絡對于商業銀行在操作風險預警系統上的分析并不是出于主觀的因素，整個網絡系統具有高度的客觀性，同時它還具有高度的預測精準度和非常優秀的非線性處理能力。BP神經網絡所具備的種種特點都使得它與其他的系統相比，最大化地避免了人為因素引起的失誤，可以想象，BP網絡系統會在未來商業銀行風險的管理和預測上有非常大的用途和現實意義。

在實際對銀行的預警系統的控制工作中，由于很多因素都可以直接或者間接地影響到操作風險，并且有一部分的影響因素從一些人力資源系統和商業銀行業務系統中都很難獲取，因此，對于這一部分的統計計算就需要用手工的方法在事后進行統計計算。通過這種方式，才能夠使得操作系統在判斷上能夠有效、準確。除卻相關的風險預警系統，商業銀行自身還應該完善其銀行業務的各類信息系統。銀行在完善這類信息系統的同時，要考慮多方的因素，不應該僅僅停留在對關鍵風險指標等因素的計算上，對于其他能夠影響操作風險的所有因素都要進行考慮，并且歸納到信息管理系統當中。各種科學風險預警系統的有效運用，能夠使得商業銀行在風險預警方面居于有利地位，為各銀行在操作風險上提供有效的措施和幫助。

風險管理在商業銀行的操作風險管理中的重要地位是無需置疑的。隨著各類商業銀行操作風險在社會上的不斷發生，各個商業銀行都迫切地想采取有效而又科學的風險控制方式和相關措施。國內各個商業銀行面臨著諸多的風險，最為常見的風險當中有諸如信用風險、操作風險等等。當然，國內各商業銀行在對信用風險和市場風險的預防和控制上已經非常有經驗了，并且在這些方面的相關技術也非常成熟了。當今，各個商業銀行都采取了各種方式來完善各種的安全預警系統。本文全面總結了相關的BP神經網絡系統并且對其進行了一定深度的分析，通過分析得知，BP神經網絡系統在多方面都優越于傳統的安全預警方式。BP神經網絡模式克服了傳統風險預警的弊端。傳統風險預警方過度的依賴以往的相關數據、對于高度非線性數據較難處理以及對付若干動態預警的能力比較差，這樣就造成了預警問題的解決難度越來越大，相關部門在解決此類問題時就會受到諸多因素的約束，具有很大的局限性。但是，BP神經網絡的運用無疑在克服傳統預警問題的基礎之上，為商業銀行的風險預警提供了新型的研究思路。對于BP神經網絡的運用也是順應了時代的發展和個商業銀行的現實需求。

作者：馬鴻雁單位：長春金融高等專科學校