基于BP神经网络的兴业银行绿色信贷风险评价研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

近年来，随着全球环境问题的日益突出，绿色发展理念逐渐成为全球共识，金融行业也积极响应，将绿色信贷作为支持绿色发展的重要手段。

然而，绿色信贷作为一种新兴的金融服务模式，其风险评价体系尚未完善，传统信贷风险评价方法难以准确评估绿色信贷项目的环境风险和社会风险，这给商业银行开展绿色信贷业务带来了挑战。

本选题以兴业银行为例，旨在探究如何利用bp神经网络技术构建科学有效的绿色信贷风险评价模型，为兴业银行绿色信贷风险管理提供决策支持，对促进绿色金融发展具有重要的理论意义和现实意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

绿色信贷风险评价作为新兴的研究领域，近年来受到国内外学者的广泛关注。

1. 国内研究现状

国内学者在绿色信贷风险评价领域的研究起步相对较晚，但发展迅速，已取得一定成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究主要内容包括以下几个方面：
1.对兴业银行绿色信贷现状进行分析，包括兴业银行绿色信贷发展历程、规模及结构，以及面临的风险挑战。

2.构建绿色信贷风险评价指标体系，遵循科学性、全面性、可操作性等原则，从环境、社会和治理（esg）三大维度构建指标体系，并对指标进行筛选和优化。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用文献研究法、案例分析法、模型构建法、实证分析法等多种研究方法，具体研究步骤如下：
1.文献研究阶段：通过查阅国内外相关文献资料，了解绿色信贷风险评价、bp神经网络等相关理论和方法，为本研究提供理论基础。

2.案例分析阶段：收集整理兴业银行绿色信贷业务的相关数据和案例资料，分析兴业银行绿色信贷业务现状、风险特征及管理现状，为构建风险评价指标体系和模型提供依据。

3.模型构建阶段：根据文献研究和案例分析的结果，构建基于bp神经网络的绿色信贷风险评价指标体系，确定输入层、隐藏层和输出层节点数，选择合适的激活函数和学习算法，并对模型进行训练和优化。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.将bp神经网络技术应用于兴业银行绿色信贷风险评价，构建基于bp神经网络的绿色信贷风险评价模型，为绿色信贷风险评价提供了一种新的思路和方法。

2.结合兴业银行绿色信贷业务的实际情况，构建科学合理的绿色信贷风险评价指标体系，以提高风险评价结果的准确性和针对性。

3.通过实证分析，验证模型的有效性和实用性，并提出相应的风险控制建议，为兴业银行绿色信贷风险管理提供决策支持。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 马骏, 王遥, 刘千里. 绿色信贷政策效果评估:一个文献综述[j]. 金融研究, 2017(7):195-211.

2. 谢世清, 刘兰娟, 付玲. 商业银行绿色信贷风险管理研究[j]. 金融发展研究, 2016(11):52-56.

3. 郭沛. 基于fahp和改进bp神经网络的科技型中小企业信用风险评价[j]. 统计与决策, 2018(16):170-174.