商业银行的个人信用评估研究:基于PCA-GA-BP算法

随着个人消费贷款的普及,贷款人的个人信用评估变得尤为重要。本文选取德国和澳大利亚某商业银行的个人信贷数据为样本数据,采用主成分分析提取样本数据的主成分,通过遗传算法优化神经网络的网络结构、初始连接权值和阀值,然后将优化的神经网络算法用于个人信用评估。与其他算法的准确率比较的结果表明,基于主成分分析—遗传算法—神经网络算法的个人信用评估准确率要高,而且模型的网络结构得到优化,运算时间也有缩短。     

商业银行的个人信用评估研究院基于PCA-GA-BP算法

随着个人消费贷款的普及,贷款人的个人信用评估变得尤为重要。本文选取德国和澳大利亚某商业银行的个人信贷数据为样本数据,采用主成分分析提取样本数据的主成分,通过遗传算法优化神经网络的网络结构、初始连接权值和阀值,然后将优化的神经网络算法用于个人信用评估。与其他算法的准确率比较的结果表明,基于主成分分析-遗传算法-神经网络算法的个人信用评估准确率要高,而且模型的网络结构得到优化,运算时间也有缩短。     

商业银行个人信用评估问题研究

信用风险是商业银行从事消费信贷业务所面临的最重要的风险,建立一个完善的个人信用评估体系是发展消费信贷、降低信用风险的必然选择。本文首先介绍了对个人进行信用评估的必要性,在分析美国个人信用评估经验的基础上,提出我国商业银行个人信用评估的不足之处及根源,最后有针对性地提出了相应的政策建议。     

基于神经网络融合技术的BP算法研究

BP神经网络方法数据可并行处理,该方法处理信息能力强,自身具有学习、联想和记忆的能力,避免了传统方法的局限性与专家评价的主观随意性,以及由于数据来源的单一导致的评价模型与评价对象之间不客观的简化;但它也存在网络的训练时间过长、易陷入局部极小值、完全不能训练等缺点。本文提出的神经网络融合技术算法是利用主成分分析法、粒子群算法与BP算法相融合,克服了BP算法的训练时间长、易陷入局部极小值的缺点,并在模型的确定和收敛性上给出了理论证明。     

基于模糊综合评价模型的个人信用评估

建立科学完善的个人信用评估体系是当前社会经济发展的重要环节,而个人信用评估技术又是个人信用评估体系的关键领域之一。文章基于个人信用评估的模糊性,建立了模糊综合评价模型来实现对个人信用进行评估,为个人信用评估提供了一种可行的科学方法,具有广泛的应用前景。     

基于人工神经网络BP算法的教育评估专家评价研究

本文将人工神经网络引入教育评估领域，阐明了用BP网络模拟教育评估中的专家评价的设计思想和方法，结合具体实例进行论证。     

基于PCA-BP-GA的BOT项目风险预测研究

由于BOT项目本身的长期性和复杂性,所以在BOT项目实施前需要准确科学的预测出所面临的风险大小。针对BOT项目风险影响因素众多的问题,先利用主成分分析法进行降维,然后利用遗传算法找出BP神经网络的最优全值阈值,建立了PCAGA-BP BOT项目风险预测模型。同时将以往的BOT项目数据作为学习样本,对BOT项目风险进行预测,并利用某地污水厂的例子进行验证,说明此模型对实际工程的科学指导性。     

我国上市商业银行综合绩效的实证研究

文章根据2010年上半年财务报告,选取11项具有代表性的指标,利用SPSS软软件对我国上市的16家商业银行进行主成分分析和因子分析,结果合成四类主因子,命名为盈利性因子、安全性因子、发展性因子和流动性因子,分别计算出商业银行的各因子得分,根据因子的方差贡献率加权得到综合绩效得分.通过对这16家银行的整体绩效水平进行排序,得出新兴的小型银行的投资价值大于老牌银行投资价值的结论,并对我国商业银行的发展提出了建议.     

商业银行个人信用指标体系研究综述

世界银行对全球银行业危机的研究表明,导致银行破产的主要原因就是信用风险。评价信用风险所用指标体系成为我国银行信用风险防范与化解的焦点之一。本文通过分析国内外银行业现行指标体系的整理归纳,介绍目前商业银行个人信用指标体系的异同。     

商业银行个人信用风险的实证分析

近年来,随着我国房地产市场的发展,个人住房消费总额不断提高,个人住房贷款已成为商业银行贷款业务的重要组成部分。个人住房贷款通常被认为是低风险、收益稳定的信贷品种,各家银行纷纷将其作为自身业务发展的战略方向之一,加大了资源投入力度来争夺市场。     

关于我国银行个人信用评估模型的设计

一、建立我国个人信用评估模型的必要性个人信用评估是对个人在参与市场经济的交往过程中,履行与资本项目、融资合同、契约,取得某种服务有关的能力及其可信程度的综合评定。就我国国内个人信用评估的现状而言,我国的个人信用评估主要由银行业负责,具体评定工作又分散到各家商业银行独自完成,缺乏一批对个人信用记录进行系统整理搜集,并对金融机构、商家及公用事业单位提供查询服务的专业信用评估机构,既造成重复操作的浪费,增加金融机构的成本,更使得各家银行对个人信用评估自成体系,评估结果不统一,可比性也不强。而且,各行内部对个人信用…     

商业银行竞争力评价分析

在当今银行业竞争越来越激烈的形势下,对商业银行竞争力评价具有非常重要的意义。本文搜集了十家商业银行的相关数据采用主成分分析对商业银行竞争力进行了定量分析和综合评价。     

基于K-means和PCA的商业银行客户价值细分模型研究

为解决样本间分类指标信息重叠而降低K-means算法效率问题,本文提出基于PCA的K-均值商业银行客户价值细分模型。利用主成分分析方法,将个数较多的原始输入变量进行预处理,使其变为一组个数较少独立的新输入变量,将新的输入变量样本作为K-均值的输入样本并进行商业银行客户价值细分,又使用单因素方差分析方法检验PCA-K-means的可行性。结果表明：PCA-K-means算法具有可行性较好的分类效果。     

中国上市商业银行财务质量评价

本文从盈利能力、资产质量、资本充足率、发展能力四个方面选取11项财务指标构建财务质量评价体系,采用SPSS软件并运用主成分分析法剖析上市商业银行财务质量。     

基于主成分分析法的商业银行财务评价探究

提升商业银行财务评价质量,保证财务评价结果准确、真实与全面,是保障商业银行稳定与可持续竞争发展的前提与基础,且在提升商业银行管理、建设与改革质量上发挥着至关重要的作用。基于此,从商业银行财务评价相关概述出发,就主成分分析法应用重要性、应用要点以及应用优化策略进行了简要分析,以加强对基于主成分分析法商业银行财务评价的认识,提升评价方法应用有效性。     

一种基于Boosting的集成学习算法在银行个人信用评级中的应用

本文针对银行个人信用数据的分类预测问题,从数据集的特征选择和集成学习两个角度出发,提出了PCA-AdaboostLogistic集成学习算法。在采用Accuracy和AUC作为分类模型评价指标的前提下,本文选取了源于澳大利亚某银行的个人信贷数据集进行测试。测试结果表明本算法在有效提取关键特征后提高了Adaboost的稳定性,并且在分类准确度上相比单纯使用Logistic分类器有不同程度的提高。     

基于电子商务交易主体的个人信用评价指标实证研究

文章通过对比当前几大电子商务网站现有的信用评价指标体系,提出个人信用评价指标草案,采用李克特量表设计调研问卷,获取各指标的认同情况。对回收的调研数据进行描述性分析和主成分分析,实证了草案,并量化了各指标对信用评价的影响,为个人信用评价指标体系的制定提供了参考,也为信用信息共享关键技术标准的实证研究提供了个案分析和总体研究的方向性指导。     

基于改进BP神经网络的商业银行客户信用评价

本文在分析影响商业银行客户信用因素的基础上,建立了一套适用于商业银行客户信用评价的指标体系,采用BP神经网络建立商业银行客户信用评价模型,用遗传算法优化BP神经网络的连接权重和阈值,解决了BP神经网络存在落入局部最小点和收敛速度慢的问题,两者结合,实现了优势互补。实例研究表明,评价值与实际值相差较小,遗传神经网络的评价结果是令人满意的。     

基于非线性主成分分析的信用评估模型研究

传统的主成分分析（PCA）本质上是一种线性映射算法,无法有效处理非线性关系的数据。本文在分析自联想神经网络（AANN）的基础上,借鉴传统PCA方法中的序数主成分概念,提出了基于顺序自联想神经网络（SAANN）的非线性主成分分析法（NLPCA）。进一步,结合神经网络（NN）和Logisitic模型,以我国上市公司为研究对象,分别构建了基于NLPCA-NN和NLPCA-Logisitic的信用评估模型。实证结果及ROC曲线分析表明,本文构建的NLPCA相比传统的线性PCA方法能有效地实现数据的非线性特征提取与降维,提高模型预测性能。此外,实证结果还表明,在相同PCA方法处理数据的条件下,神经网络模型的信用评估效果要好于Logisitic模型。     

基于BP神经网络模型的商业银行风险评估研究

随着我国利率市场化的不断推进,商业银行的竞争环境发生变化,如何有效地对商业银行进行风险防控,实现商业银行在大环境下的稳定持续发展是非常重要的.文章以2016-2019年20家商业银行为研究样本,运用因子分析法进行降维,利用特征值计算指标权重,通过加权因子值构造风险指数,以8个评价要素为输入,风险指数为输出,建立了8×15×1的BP神经网络商业银行风险评估与分析模型,通过对原始样本和测试样本进行网络训练和仿真测试,结果表明所构建的BP神经网络能很好地进行风险评估,更重要的是加入“弹性分析”可以进行商业银行风险的影响要素分析.实证分析结果表明:商业银行的流动性、资本充足和不良贷款性指标对风险影响较大,且流动性和资本充足等指标的变动与风险指数呈反向变化,不良贷款率等与风险指数呈正向变化.