基于BP神经网络的绿色信贷信用风险评价研究
进入21世纪，人类社会面临的资源环境问题日益凸显，调整经济结构、转变经济增长方式、实现低碳可持续发展成为一种共识。而资金作为经济发展的血液，银行作为资金配置的枢纽，加之银行履行社会责任的要求，使得银行在其中扮演至关重要的角色，调整银行信贷理念和结构、关注环境风险、发展低碳金融已成为国际银行业共有之举。目前，国际大的金融机构大多已加入“赤道原则”，碳金融的理论和实践得到快速发展，我国则在内部环境和经济转型的压力及国际碳金融发展的趋势下于2007年提出绿色信贷，通过开展绿色信贷调节社会资金流向，从源头上切断“两高一剩”企业发展资金，支持低碳环保型行业企业发展。但与此同时，绿色信贷也使银行面临复杂多变的环境风险，对其风险评价和管理的理论和实践上的不足阻碍了绿色信贷的开展。因此，必须建立绿色信贷信用风险评价管理机制，探索完善绿色信贷信用风险评价指标体系及评价模型和方法，为绿色信贷开展顺利开展提供理论依据。 本文正是从信用风险评价的角度出发，旨在通过对绿色信贷及其信用风险评价研究现状及相关理论进行梳理的基础上，构建绿色信贷信用风险评价指标体系，并运用BP神经网络以低碳环保类上市公司为样本进行案例分析。具体看来，文章共分如下六部分： （1）对可持续金融理论、银行环境风险管理理论、企业社会责任理论及银行信用风险管理理论进行梳理，为后文奠定理论基础。（2）对绿色信贷信用风险评价相关内容进行定性分析研究。在对绿色信贷内涵及其环境风险进行介绍的基础上，对绿色信贷信用风险的表现形式、特点及成因予以分析，之后对绿色信贷信用风险评价的内涵、现状及问题进行阐述。（3）绿色信贷信用风险评价指标体系及模型构建。在分析总结已有的绿色信贷风险评价指标体系的基础上，针对绿色信贷信用风险的特点构建出包含传统财务指标和环境风险指标在内的指标体系，其中环境风险指标体系包含每股社会贡献值等四项的企业绩效及“三废”排放量三项的环境质量两大类；之后，选择BP神经网络进行风险评价，介绍BP神经网络相关原理，构建绿色信贷信用风险评价模型。（4）案例分析。选取110家低碳环保类上市公司为样本，运用该指标体系和模型，进行网络训练、检验和使用，并依据所得结果对绿色信贷信用风险状况进行评价。（5）从外部制度环境和内控两方面提出绿色信贷信用风险管理的对策建议。（6）对文章进行总结，并从研究方法、思路等方面对绿色信贷信用风险评价研究进行展望。 文章的创新点在于：（1）以绿色信贷的企业信用风险为研究视角，选用低碳环保类上市公司为研究样本，对银行绿色信贷信用风险进行评价，为绿色信贷信用风险评价及管理提供新的思路。（2）实证方面，基于绿色信贷信用风险的特性及数据的可得性，引入每股社会贡献值、单位产值能耗、“三废”排放量等七个环境风险指标，构建出包含财务指标和环境风险指标的绿色信贷信用风险评价指标体系，并运用BP神经网络对其进行定量化的案例分析，为绿色信贷信用风险评价模型及方法做出探索性研究。
BP神经网络;绿色信贷;信用风险;评价指标;低碳环保类上市公司
中国海洋大学
硕士
金融学
赵领娣
2013
中文
F832.4;F279.246
78
2013-09-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）