基于Hopfield神经网络的信用风险评价模型及其应用

摘要：

为克服商业银行信用风险评价中所遇到的模糊综合评判失效及警限确定的难题,通过能量极小点的设计,利用Hopfield神经网络记忆与联想功能,建立基于Hopfield神经网络的风险评价模型.将其应用于信用风险评价,网络运行结果可以反映信用风险的当前状态.研究还表明,该模型能在一定程度上反映样本数据的数字特征,适合于信用风险的评价,但其评价能力受记忆容量及样本差异的影响.

关键词：信用风险、风险评价、Hopfield神经网络

分类号：F830.5(金融、银行)

资助基金：国家社会科学基金04BJL027;教育部财政部985工程哲学社会科学创新基地南京大学经济转型与发展研究中心资助项目;中国博士后科学基金2005037710

在线出版日期：2007-10-29（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：34-40