商业银行集团客户信用风险识别与评估模型研究

嘉琪 李(宁夏银行股份有限公司，中国)

摘要

在金融监管强化与经济结构转型的背景下，商业银行集团客户信用风险管理面临复杂挑战。集团客户资金集中、关联交易频繁，风险具有隐蔽性与系统性。本文基于风险传导理论与多维数据分析，构建融合层次分析法（AHP）、逻辑回归与随机森林算法的信用风险识别与评估模型，对集团客户的财务、结构与市场风险进行综合量化。实证结果显示，模型可将风险识别准确率提高约22%，显著增强潜在违约客户的预警能力。研究建议以大数据与机器学习为支撑，建立动态监测与分级评估体系，为商业银行科学防控集团客户信用风险提供决策依据。

关键词

商业银行；集团客户；信用风险；风险识别；评估模型

参考

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DOI: http://dx.doi.org/10.12345/cjygl.v9i10.32901