BP算法在信用风险分析中的应用

• 作者: 庞素琳 徐建闽 黎荣舟
• 来源期刊: 控制理论与应用
• 关键词: BP算法 信用风险评价模型 信用风险分析
• 年，卷（期）: 2005,（1）
• 所属期刊栏目: 短文
• 页码范围: 139-143
• 页数: 5页
• 分类号: F830
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-8152.2005.01.028

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐建闽	华南理工大学交通学院	354	5014	38.0	50.0
2	庞素琳	暨南大学数学系	21	696	13.0	21.0