基于BP算法的信用風險評價模型研究

本文利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)建立基于BP算法的信用風險評價模型,為我國某商業(yè)銀行120家貸款企業(yè)進行信用風險評價,按照企業(yè)的信用等級分為"信用好"、"信用中等"和"信用差"三個小組. 仿真結(jié)果表明,本文所建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信用風險評價模型的分類準確率高于傳統(tǒng)的參數(shù)統(tǒng)計分類方法--線性判別分析法的分類準確率. 文中還詳細給出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信用風險評價模型的網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法及基于BP網(wǎng)絡(luò)的學習算法和步驟.

作 者： 龐素琳 王燕鳴 黎榮舟   作者單位： 龐素琳(中山大學數(shù)學與計算科學學院及嶺南學院金融系,廣州,510275;暨南大學數(shù)學系,廣州,510632)

王燕鳴(中山大學數(shù)學與計算科學學院及嶺南學院金融系,廣州,510275)

黎榮舟(華南理工大學交通學院,廣州,510640) 

刊 名： 數(shù)學的實踐與認識  ISTIC PKU 英文刊名： MATHEMATICS IN PRACTICE AND THEORY  年，卷(期)： 2003 33(8)  分類號： O1  關(guān)鍵詞： 信用風險評價模型   BP算法   線性判別分析法  

【基于BP算法的信用風險評價模型研究】相關(guān)文章：

線源擴散模型的建立及算法實現(xiàn)05-02

基于遺傳算法的地下水位動態(tài)預(yù)測雙線性模型09-08

支付寶支付研究報告模型07-20

信用風險排查03-13

數(shù)學算法04-28

彩超在小鼠原位肝癌移植模型中的應(yīng)用研究04-28

研究生自我評價01-06

研究生簡歷自我評價02-02

研究生自我評價簡短10-24

機械安全風險評價方法的研究12-04