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建立以个人信用评估为核心的个人信用制度是一项复杂的系统工程。本将BP神经网络应用于个人信用评估,详细描述了用于个人信用评估的三层BP神经网络结构,给出了神经网络输入指标的量化处理方法。实证结果表明,BP神经网络模型具有很高的预测精度。 相似文献
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针对中小企业信用评价机制存在的突出问题,本文通过引入因子分析方法,从企业偿债能力和偿债意愿两个方面着手,构建了具有双输出值的BP神经网络综合评价模型。选取185户中小企业样本进行综合评价和验证,得到了较为客观的评价指标权重,模型对训练集样本的预测精度达84.62%,对测试集样本预测精度达78.18%,基本满足了对中小企业信用评价的精度要求。最后,总结梳理得出BP神经网络评价模型在客观、准确衡量中小企业信用水平方面存在的优势,以期为完善中小企业信用评价体系,缓解企业融资难、融资贵等问题提供参考。 相似文献
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在特征选择和特征衍生的基础上,分别基于特征扰动和XGBoost与Lightgbm的算法差异建立了四个单一模型;利用单一模型性能确定权重,构建了个人信用风险评估的线性组合模型.实证分析发现,有衍生特征的四个单一模型的AUC和KS均优于无衍生特征的四个单一模型,有衍生特征组合模型的AUC和KS均优于无衍生特征组合模型.实证结果表明,基于特征衍生的组合模型能显著提升个人信用风险评估的预测性能. 相似文献
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在传统的基于神经网络的财务危机预警模型基础上,本文以最近几年我国沪深两市A股上市公司作为研究对象,采用BP神经网络方法构建了整合改进的杜邦分析体系指标的财务危机预警模型,并作实证研究。实证结果表明:整合调整后的财务指标的BP神经网络模型较传统指标的BP神经网络预警模型具有更高的预测精度。 相似文献