基于主成分分析法和BP神经网络的银行客户信用评价

• 作者: 刘春玲 张焕生 贾冬青 郝国芬
• 来源期刊: 河北工程技术高等专科学校学报
• 学科: 经济
• 关键词: 商业银行 信用风险 主成分分析 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机与信息工程技术
• 页码范围: 38-41
• 页数: 4页
• 分类号: F830.5
• 字数: 2785字
• 语种: 中文

摘要

为了加强商业银行对客户信用风险的事先控制,降低银行运营风险,需要对客户按信用等级进行分类,以便执行不同的信用风险控制策略.文中基于主成分分析法和BP神经网络法,建立了客户信用评价模型.结果表明,利用此信用风险评价模型能够准确地判断银行客户所处的信用等级,具有广泛的适用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘春玲		42	105	6.0	7.0
2	郝国芬		21	86	6.0	9.0
3	张焕生		19	57	5.0	7.0
4	贾冬青		22	142	5.0	11.0