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| 基于RBF网络的商业银行信用风险控制研究 | |
| 引用本文： | 方先明,熊鹏.基于RBF网络的商业银行信用风险控制研究[J].城市金融论坛,2005,10(4):33-38,63. |
| 作者姓名： | 方先明 熊鹏 |
| 作者单位： | [1]南京大学国际金融研究所，博士，助理研究员 [2]南京大学国际金融研究所，南京大学商学院金融学系博士生，南京，210093 |
| 摘 要： | 对信用风险的有效控制与管理，在现代商业银行日常运行过程中具有举足轻重的地位。基于信用风险系统是一个高度复杂的非线性动态系统，利用神经网络的自适应学习、并行分布处理和较强的鲁棒性及容错性等特性，建立基于RBF神经网络的信用风险预测控制模型，从理论上探寻信用风险非线性智能控制。仿真试验表明，信用风险度能被控制在以最佳风险度为中心的一定范围内。因此，该预测控制系统适合于商业银行信用风险的控制。 |
| 关 键 词： | 信用风险控制 RBF网络 非线性动态系统 RBF神经网络 现代商业银行 自适应学习 信用风险度 有效控制 运行过程 风险系统 分布处理 控制模型 风险预测 智能控制 仿真试验 控制系统 容错性 鲁棒性 管理 |
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