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银行房地产信贷风险的评估是中国当前的一个热点问题。传统的风险总体评价方法主要包括判别分析法(Discriminant Analysis,DA)和Logistic回归(LogisticRegression)。而日益成熟的神经网络技术,也给了研究银行信贷及信用评级领域的学者们一个新的思路。
本文对Logistic模型和BP-神经网络这两种方法在我国银行房地产信贷风险评估方面的应用进行了对比,并以我国房地产上市公司作为样本分别进行了检验,证明了通过用BP-神经网络来实现对房地产企业总体风险的量化和分类比Logistic模型更具有优越性。