导　　师： 孙翎

学科专业： B0204

授予学位： 硕士

作　　者： ;

机构地区： 中山大学

摘　　要： 本文对中国、新加坡和孟加拉三个亚太地区的代表性国家的国际贸易融资数据进行分析，建立基于人工神经网络的国际贸易融资信用风险预测模型，并通过比较传统的计分析方法的预测结果，分析人工神经网络预测模型对国际贸易融资信用风险分析的可行性和适用性，同时对各国影响信用风险的因素进行国际比较研究并得出结论。　　 本文主要研究思路如下：第1部分简要概括银行国际贸易融资业务研究背景、意义、前人研究、文章整体框架、以及创新点。第2部分介绍国际贸易融资业务信用风险预测的理论基础与现实问题。第3部分通过分析国际贸易融资与一般商业银行贷款的区别，建立国际贸易融资业务信用风险预测指标体系。第4部分聚类分析，因子分析判别分析和回归分析对国际贸易融资业务信用风险预测的国际比较并得出结论和建议。第5部分构建基于人工神经网络的国际贸易融资业务信用风险预测模型。并通过对比传统分析方法的预测结果，证明人工神经网络建立的模型优于传统分析方法建立的模型。第6部分对我国国际贸易融资信用风险预测控制的建议。

关 键 词： 国际贸易融资信用风险 人工神经网络 商业银行 风险预测

领　　域： [经济管理—金融学]