新巴塞爾資本協定下信用風險評等與 財務危機預警模型於銀行授信決策之應用
：根據國際清算銀行的統計，銀行所面臨的諸多風險中以信用風險所占的比例最高，約為六成左右，因此信用 風險管理的優劣對於銀行影響甚鉅。BIS 巴塞爾委員會希望國際性銀行信用風險之估算最低限度必須採用中等複雜程 度的風險計算方法。人工智慧方法近年來逐漸受到重視，在各領域中，許多以往所遇到的棘手難題皆有突破性發展，經由機器學習 方式來模擬人類的行為模式。類神經網路具有強大的樣式區隔以及樣式辨認的能力，近年來商業與金融界也開始使 用類神經網路協助風險預測、債券分級、信用卡盜用判斷等決策。本研究以新巴塞爾協定(Basel II)中信用風險的 內部評等基礎法之嚴謹規範為依循，以徑向基函數類神經網路(RBFN)導入財務金融領域，以期增進人工智慧方法在 銀行授信決策上之良好預測成效。
Basel II Credit decision Radial Basis Function Network
盧瑞山 陳淑媛
德明財經科技大學資訊科技與管理研究所 資訊科技與管理研究所,台北市
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2011-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）