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摘要:
针对控制银行信用风险的传统的统计模型与新兴的人工智能模型的缺陷,创新性的把这两钟类型的模型优点进行结合,建立了全新的基于Logit-GA算法的银行信用风险评估模型.并使用我国商业银行的现有数据进行实证研究,研究结果表明,该模型相比较现有其它评估模型可以得出较优的结果.
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信用风险
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商业银行
基于KMV模型的商业银行信用风险研究
KMV模型
银行
信用风险
内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 基于Logit模型与GA算法的商业银行信用风险评估模型研究
来源期刊 大众商务(下半月) 学科 地球科学
关键词 信用风险 遗传算法 编码 复制
年,卷(期) 2010,(7) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 72-72
页数 分类号 X820.4
字数 1952字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈之远 南京财经大学金融学院 3 9 2.0 3.0
2 孟蕾 南京财经大学金融学院 2 8 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
信用风险
遗传算法
编码
复制
研究起点
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相关学者/机构
期刊影响力
大众商务
月刊
1009-8283
61-1379/F
大16开
陕西省西安市
52-77
2000
chi
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9489
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8006
论文1v1指导