基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的個(gè)人信用評(píng)估模型的研究.pdf

1、信用風(fēng)險(xiǎn)是我國(guó)銀行所面臨的最主要的風(fēng)險(xiǎn)，由于貸款企業(yè)和個(gè)人信用的缺失，導(dǎo)致銀行不良資產(chǎn)急劇增加，成為銀行破產(chǎn)最常見的原因之一。隨著個(gè)人信貸在銀行貸款業(yè)務(wù)中的比例不斷上升，對(duì)貸款個(gè)人的信用狀況提供一種科學(xué)的評(píng)估方法以避免不良現(xiàn)象的再生，是我國(guó)商業(yè)銀行界急需解決的主要問題，它直接關(guān)系著銀行經(jīng)營(yíng)的成敗。 本文首先在綜合考慮覆蓋面和計(jì)算量的基礎(chǔ)上，獲取了大量真實(shí)寶貴的相關(guān)數(shù)據(jù)，確定了合理的個(gè)人信用評(píng)估指標(biāo)體系。鑒于實(shí)際的經(jīng)濟(jì)生活中，影響

2、個(gè)人信用的因素很多，這些因素和信用之間多為復(fù)雜的非線性關(guān)系，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行個(gè)人信用評(píng)估。然后，利用LVQ學(xué)習(xí)向量量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)建立個(gè)人信用評(píng)估模型，對(duì)客戶信用等級(jí)進(jìn)行劃分，從而確定相應(yīng)的授信額度。通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)得到客戶信用預(yù)測(cè)值，細(xì)化了客戶信用情況，有利于對(duì)處于邊界處的客戶信用情況做出精確的判斷。論文研究中對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)固有的不足之處，采用遺傳算法對(duì)其權(quán)值及閾值進(jìn)行優(yōu)化，并綜合遺傳算法的全局搜索能力與BP網(wǎng)絡(luò)的局部搜索能力建立

3、遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。兩種模型-LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，既可獨(dú)立使用，也可相互補(bǔ)充。 最后，針對(duì)具體問題對(duì)模型進(jìn)行設(shè)計(jì)。用MATLAB這個(gè)良好的建模工具實(shí)現(xiàn)模型的建立和仿真，并利用相關(guān)數(shù)據(jù)對(duì)所建模型進(jìn)行驗(yàn)證和分析。 利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，建立個(gè)人信用評(píng)估模型，對(duì)客戶的信用情況進(jìn)行預(yù)測(cè)及評(píng)價(jià)，在一定程度上消除了信用評(píng)估結(jié)果中的人為干擾因素。所建模型為金融機(jī)構(gòu)規(guī)范個(gè)人信貸管理、減少投資風(fēng)險(xiǎn)起到重要的作用，為銀行個(gè)人信貸