基于粗糙集神经网络的商业银行信贷风险研究

摘要：

本文在对信贷风险的涵义和特点进行分析的基础上提出了一种基于粗糙集BP神经网络预测方法。该方法克服了单纯的BP神经网络方法因为数据量太大、处理速度慢、解释能力差等缺点。结果表明,与传统的logistic回归模型相比,粗糙集一神经网络系统对检验样本预测精度更高,是一种更为有效和实用的分类方法。

关键词： 粗糙集 BP神经网络 商业银行 信贷风险 logistic回归

作者: 王吉培 张志伟

作者单位: 西南财经大学统计学院

会议类型: 国内会议

会议名称: 2008年国际应用统计学术研讨会

会议地点: 烟台

会议语种:中文

页码: 1-6

在线出版日期: 2008-08-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）