10.3969/j.issn.1007-0265.2021.04.007
基于BP神经网络的金融不良债权回收率评古研究
在现阶段金融不良资产规模日益增加,金融不良资产交易日趋活跃的背景下,对金融不良资产特别是金融不良债权进行科学评估,为金融不良债权提供价值参考是金融资产管理行业的迫切需求,更是评估行业的义务所在.本文通过总结现有评估方法存在的问题,引入神经网络建立基于计算机自主学习的金融不良债权神经网络的评估模型,并通过搜集和汇总网络上公开的实际已成交金融不良债权相关资料对模型进行训练和检验,模型具有一定的精确性,能够应用于金融不良债权回收率评估中,为现有金融不良债权回收率提供一种新途径,丰富了金融不良资产评估的研究.
金融不良债权、回收率、神经网络
2021-05-20(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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