基于DBN的线上供应链金融信用风险研究

摘要：

"互联网+"背景下,针对如何解决深度挖掘线上供应链金融大数据背后信用风险的问题,提出了一种基于深度信念网络(DBN)的线上供应链金融信用风险评估方法.首先,建立了由受限玻尔兹曼机(RBM)和分类器SOFTMAX构成的深度信念网络评估模型,并利用该模型对三类数据集进行性能评估测试;其次,运用因子分析法从21个指标中甄选8个指标,输入到RBM中进行转换,形成更为科学的评估指标,再将指标输入到SOFTMAX中进行评估;最后,将这种基于DBN的线上供应链金融信用风险评估方法应用到实例中进行了验证.结果表明:该方法的评估准确率达96.04％,与SVM法、Logistic法相比较,具有更高的评估准确率和更好的合理性.

关键词：线上供应链金融、信用风险、深度学习神经网络、DBN模型、因子分析

分类号：F830.2(金融、银行)

资助基金：天津市哲学社会科学规划项目TJGL17-018

在线出版日期：2021-06-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：61-67