Kmea
s聚类算法论文贷款风险论文：基于Kmea
s聚类算法的银行贷款风险管理分析摘要：本文构建基于kmea
s聚类算法的贷款风险管理框架。将银行贷款风险测算模型指标体系化，对我国银行中贷款风险的情况进行实地分析和总结，提出了基于kmea
s聚类算法的贷款风险预测方法。这种方法是将kmea
s聚类算法与银行贷款风险测算管理结合起来，通过建立六个量化指标，在实践中建立银行贷款风险测算管理实用体系，解决了经济快速发展中的银行贷款量大规模增加带来的风险测算与管理工作繁杂问题，能有效期确保银行贷款的安全。关键词：kmea
s聚类算法指标贷款风险一、引言银行业具有典型的风险管理体系特征，其整体管理能力和水平决定了银行经营决策和金融风险的高低。随着我国社会主义市场经济体制不断地完善，城镇化步伐在不断加快，各地房地产业蓬勃发展，国内各类房地产企业、买房人对资金的需求显得日益迫切，客观上对我国商业银行的资金供给能力提出了更高的要求，随之便产生了信贷评估要求，尤其是贷款风险评估方面，因为银行需要最大限度地降低和控制贷款风险。国内关于商业银行贷款风险管理的理论研究起步于20世纪80年代末，进入90年代，有关商业银行贷款风险管理
f的研究论文和著作正以前所未有的速度不断涌现，这些论文和著作在研究内容、研究范围还是研究方法上都日趋成熟。另外，近年有了一些更先进的模型和技术，比如基于风险价值var的信用度量模型及creditmetrics系统等。本文构建基于kmea
s聚类算法的贷款风险管理框架。将银行贷款风险测算模型指标体系化，对银行贷款风险管理进行了创新，对银行贷款风险管理有一定的借鉴意义。二、银行贷款风险评估指标体系构建（以邯郸工商银行为例）在2010年春节前后，国家出台了房贷新政，同时自2010年10月20日至2011年4月6日四次上调人民币存贷款利率，这一系列紧缩政策对房贷市场产生了一定影响。以我市中国工商银行邯郸分行为例，首套房贷款已无利率优惠，银行已开始执行房贷二套房首付６０％、利率为基准利率11倍的新政策。目前工行首套房贷首付为３０％，且已无利率优惠政策，执行基准利率标准。二套房则执行标准利率的11倍，首付从５０％上调至６０％以上。在此背景下，银行的贷款存量应比以前大幅减少，但潜在风险仍应予以重视。我们应通过构建数学模型尽可能准确地予以评估，最大限度确保贷款资金的安全。一般来说，银行贷款的风险主要来自于借款人的风险，尤其是借款r