【摘 要】
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信用风险是金融机构面临的最主要的风险之一。在解决商业银行信用风险评估问题时,神经网络的非线性映射能力使其具有独特的优势。通过BP神经网络,可以很好地实现信用指标和信
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信用风险是金融机构面临的最主要的风险之一。在解决商业银行信用风险评估问题时,神经网络的非线性映射能力使其具有独特的优势。通过BP神经网络,可以很好地实现信用指标和信用等级之间的非线性映射关系,从而达到对客户按其指标数据进行信用等级分类的功能。但BP神经网络的参数设置是基于参数空间局部信息的,不是全局最优值,这必将降低BP网络的收敛速度和预测精度。本文分析了具有全局寻优功能的粒子群优化算法(PSO),该算法能够改进传统的BP神经网络学习策略,弥补BP神经网络参数设置的不足。本文首先根据商业银行信用风险评估研究的发展及现状,对应用于商业银行信用风险评估的各种传统及现代方法进行总结。其次,在研究BP神经网络、粒子群优化算法理论基础上,针对PSO算法局部搜索能力较弱和存在早熟收敛的问题,提出一种改进PSO算法,并用该算法优化BP神经网络的权值,建立基于改进PSO-BP神经网络模型。最后,应用新模型对某商业银行信用风险评估数据进行了实例仿真,并把实验结果与传统BP模型、GA-BP模型和基本PSO-BP模型相比,表明本文提出的模型具有更快的收敛速度和更高的预测精度,从而验证了该模型在信用风险评估领域是可行和实用的。
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