基于信息融合的商业银行信用风险评估模型研究

发布时间：2017-08-08 01:20

  本文关键词：基于信息融合的商业银行信用风险评估模型研究

  更多相关文章： 信用风险度量模型 信息融合 BP神经网络 支持向量机 DS证据理论 商业银行 信用风险评估模型 模型研究 能力因子 信用评分模型

【摘要】：信用风险是我国商业银行运营过程中的主要风险,因此加强信用风险的有效评估至关重要。本文借鉴多传感器信息融合综合评价的优势,建立了基于BP神经网络、支持向量机和DS证据理论基础上的信用风险评估模型。通过采用国内某商业银行的数据,利用本模型、BP网络和支持向量机三者做了相应的验证,研究结果表明,该模型相对传统的BP网络和支持向量机的评估模型,能得出较优的评估结果。本文的研究结论对于丰富我国商业银行的信用风险评估体系和加强风险管理具有重要意义。
【作者单位】： 哈尔滨工业大学管理学院;
【关键词】： 信用风险度量模型 信息融合 BP神经网络 支持向量机 DS证据理论 商业银行 信用风险评估模型 模型研究 能力因子 信用评分模型
【基金】：2007年国家自然科学基金项目“关于支持向量机集成新方法的商业银行信用风险评估模型研究”(项目编号:70773029)的支持
【分类号】：F832.3
【正文快照】： _引吉、丫万4J商业银行作为经营金融资产的特殊企业，由于其特殊的经营对象、广泛的社会联系和强大的影响力，逐渐成为风险聚散的焦点。银行必须面对各种各样的风险，尤其是交易双方违约所带来的信用风险。而对于刚刚进人资本市场的国内商业银行而言，要想在激烈的竞争中取得

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本文编号：637632