【摘 要】
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该文首先分析了商业银行信用风险产生的一般性原因,从借款企业的基本素质、组织结构以及财务状况研究了信用风险的评估要素,并针对所采用的前馈式人工神经网络模型的特点,建
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该文首先分析了商业银行信用风险产生的一般性原因,从借款企业的基本素质、组织结构以及财务状况研究了信用风险的评估要素,并针对所采用的前馈式人工神经网络模型的特点,建立评估信用风险的指标体系.然后,讨诊费了用前馈式人工神经网络模型评估商业银行信用风险的可行性,并介绍了该模型的理论基础.针对传统BP算法的局限性,给出了单参数动态搜索算法(简称SPDS算法).最后,将借款企业的财务指标作为模型的输入,将借款企业的不定期款能力作为模型的输出,建立了贷前信用风险评估的神经网络模型,并对其进行实证研究.通过将这种模型与传统的统计模型和BP模型进行比较,验证方法的优越性.
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