10.3969/j.issn.1009-6043.2013.17.013
基于遗传神经网络的商业银行信用风险评估系统研究
近年来,商业银行信用风险的防范与管理一直备受各国重视。对其进行正确、有效的风险评估,应采用MATLAB工具和VisualC++程序构建基于遗传神经网络的商业银行信用风险评估模型,即运用遗传算法对BP神经网络进行优化,使模型实现优势互补,来仿真实现可操作的信用风险评估系统。以某商业银行提供的样本数据进行的实证分析结果表明:运用遗传算法优化权值的BP神经网络比未优化的BP神经网络对于商业银行信用风险的评估会更准确快速。这为制定我国商业银行信用风险的评估研究提供了参考,具有一定的理论和现实意义。
商业银行、信用风险、BP神经网络、遗传算法、评估系统研究
F230(会计)
2013-09-11(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共3页
29-30,48