BP算法在信用风险分析中的应用

摘要：

建立了基于BP算法的神经网络信用风险评价模型,用来对我国某国有商业银行2001年80家贷款企业进行两类模式分类.按照企业的财务状况、经营状况以及过往的信用记录分为"信用好"和"信用差"两个小组.对于每一家贷款企业,主要考虑能反映该企业的还款能力、盈利能力、经营效率和资本结构等7个财务比率作为分析变量.对该BP网络分别训练100次、390次和800次.仿真结果表明,当训练800次时,网络达到一定的稳定状态,目标函数值达到最优,分类准确率达到98.75%.此外,还给出了该BP网络的学习算法和步骤.

关键词：BP算法、信用风险评价模型、信用风险分析

所属期刊栏目：22

分类号：F830(金融、银行)

资助基金：广东省自然科学基金31906;广东省广州市科技局科技攻关项目2004Z3-D0231;广东省科技攻关项目2004B10101033

在线出版日期：2005-03-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：139-143