神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合預(yù)測(cè)模型在個(gè)人信用評(píng)估中的應(yīng)用.pdf

1、在我國(guó)信用意識(shí)嚴(yán)重缺失、相關(guān)法制不健全，甚至成為市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展瓶頸的現(xiàn)實(shí)條件下，如何改進(jìn)現(xiàn)有的信用評(píng)估方法，提高信用評(píng)估效果顯得十分迫切。只有這樣才能降低信貸風(fēng)險(xiǎn)和成本，提高效率，從而最終促進(jìn)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)健康、穩(wěn)定的發(fā)展。
　　本文在分析國(guó)內(nèi)外個(gè)人信用研究現(xiàn)狀和成果的基礎(chǔ)上，依據(jù)組合預(yù)測(cè)的原理，分別選取了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中前向型的BP網(wǎng)絡(luò)、反饋型的Elman網(wǎng)絡(luò)和全連結(jié)型的LVQ網(wǎng)絡(luò)作為個(gè)人信用評(píng)估的單一模型，將其輸出結(jié)果分別通過(guò)RBF網(wǎng)絡(luò)和概

2、率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行組合。結(jié)合個(gè)人信用評(píng)估的實(shí)際情況，選擇網(wǎng)路結(jié)構(gòu)和參數(shù)，構(gòu)建特定的網(wǎng)絡(luò)模型，并將其運(yùn)用于某商業(yè)銀行的個(gè)人信貸數(shù)據(jù)。依據(jù)國(guó)內(nèi)外個(gè)人信用指標(biāo)選取經(jīng)驗(yàn)，選定評(píng)定指標(biāo)，按照隨機(jī)性原理，選出5組容量均為350的樣本組，將其中兩組分別作為單個(gè)模型和組合模型的訓(xùn)練樣本，其余的三個(gè)為檢驗(yàn)樣本。通過(guò)比較各個(gè)模型在檢驗(yàn)樣本中的應(yīng)用結(jié)果發(fā)現(xiàn)，RBF組合模型使得評(píng)估的精度得到了顯著地提高，而概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的精度相對(duì)較低。此外，不同的模型應(yīng)用于不同的樣