bp算法在信用風險分析中的應用-在線瀏覽
2024-08-05 06:06本頁面
【正文】 析變量。對貸款企業(yè)進行信用評級，建立相應的信用風險評價模型，并運用此模型預測某種事態(tài)或性質(zhì)發(fā)生的可能性，以便及早發(fā)現(xiàn)信用危機信號，使貸款企業(yè)能夠在危機出現(xiàn)的萌芽階段，采取有效措施，改善經(jīng)營方式，防范危機發(fā)生；使銀行可依據(jù)這種信號及時轉(zhuǎn)移資產(chǎn)，管理應收賬款及作出信貸風險決策。2信用風險評價模型本文所采用的數(shù)據(jù)樣本，是從我國某國有商業(yè)銀行2001年選取80家貸款企業(yè)，按照其財務狀況、經(jīng)營狀況以及過往的信用記錄分為“信用好”和“信用差”兩個小組，其中“信用好”的小組是由那些能夠按時償還貸款的企業(yè)組成；“信用差”的小組是由那些不能按時償還貸款的企業(yè)組成。我們將考慮能反映貸款企業(yè)的還款能力、盈利能力、經(jīng)營效率、經(jīng)營周轉(zhuǎn)率和資本結(jié)構(gòu)等的7個財務比率：我們定義兩類錯誤：第一類錯誤是將“信用差”的貸款企業(yè)誤判為“信用好”的貸款企業(yè)；第二類錯誤是將“信用好”的貸款企業(yè)誤判為“信用差”的貸款企業(yè)。 （期望輸出） 圖1 BP網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)根據(jù)圖1的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，可得到基于BP算法的信用風險評價模型如下： (1)模型(1)可用向量表示為：其中 是輸入向量，是輸出向量，（，）是輸入層和隱層之間的連接權(quán)，是隱層和輸出層之間的連接權(quán)，和分別是隱層和輸出層的偏置權(quán)向量，隱層結(jié)點的傳遞函數(shù)及網(wǎng)絡輸出函數(shù)均采用logistic函數(shù)，即：3仿真結(jié)果分析我們設定誤差指標值為，取學習率，將80個樣本分為訓練樣本（50個）和測試樣本（30個），然后對BP網(wǎng)絡分別訓練100次、390次和800次。當網(wǎng)絡訓練次時，設樣本輸出值為，原目標值為，用表示樣本輸出值與原目標值之間的最大誤差絕對值，即 (2)再將次訓練的最大總誤差定義為： (3)其中表示對訓練樣本訓練次時，“信用好”
環(huán)評公示相關推薦
鄂ICP備17016276號-1