基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)戶小額信用貸款風險評估系統(tǒng)的構(gòu)建.pdf

1、隨著農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化與農(nóng)村經(jīng)濟的快速發(fā)展，農(nóng)村的信貸需求逐漸增長。當前，束縛金融機構(gòu)進入金融農(nóng)村地區(qū)的主要障礙來源于對于農(nóng)戶信用狀況的擔心，因此，農(nóng)戶信用評估手段的技術(shù)運用是目前改變農(nóng)戶貸款難問題的現(xiàn)實解決方案之一。因此，本文從筆者工作過程中收集的農(nóng)戶小額信用貸款的基本信息作為基本數(shù)據(jù)庫，通過構(gòu)建信用風險評估模型檢驗農(nóng)戶信用狀況，進行模型適用性相關(guān)研究。
　　 首先，本文從個人信用風險評估技術(shù)和個人信用體系的基本理論基礎(chǔ)入手，形成對于

2、農(nóng)戶小額信用貸款風險評估的基礎(chǔ)理論分析。其次，筆者在重點研究人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基礎(chǔ)上，構(gòu)建適用于農(nóng)戶小額信用貸款的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及其算法，并且通過Mathlab7.0軟件編寫B(tài)P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的運行程序。第三，運用筆者收集的農(nóng)戶小額信用貸款的數(shù)據(jù)信息作為樣本，通過數(shù)據(jù)庫內(nèi)的80％的數(shù)據(jù)量作為訓練樣本調(diào)試BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對于農(nóng)戶小額信用貸款的風險估計能力，同時，利用數(shù)據(jù)庫內(nèi)的20％的數(shù)據(jù)量作為測試樣本，檢查對于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓練效果。并且針對

3、樣本數(shù)據(jù)的抽樣重復進行10次，以獲得BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對于農(nóng)戶小額信用貸款風險評級的整體效果，通過驗證BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在估計數(shù)據(jù)庫樣本的準確率結(jié)果為:對于信用評分而言，練樣本數(shù)據(jù)的訓練精度為90.37％，測試樣本的測試精度為89.96％，測試樣本的平均誤差為0.03，誤差的標準差為5.07;對于信用評級集而言，訓練樣本數(shù)據(jù)的訓練精度為63.94％，測試樣本的測試精度為62.63％，測試樣本的平均誤差為-0.01，誤差的標準差為0.51。