商业银行信用风险管理模型探究——基于BP-Adaboost强分类器的分析

发布时间：2017-10-07 11:37

  本文关键词：商业银行信用风险管理模型探究——基于BP-Adaboost强分类器的分析

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【摘要】：文章从理论层面阐述了可以应用于商业银行信用风险管理的BP-Adaboost强分类器信用风险管理模型,并以2012年350家上市公司的财务数据为样本基础,考察了该系统应用于商业银行信用风险管理的可行性,并比较了该模型与原有的BP神经网络系统的优劣。最后对该系统在商业银行的应用前景进行了分析评价。
【作者单位】： 山东财经大学马克思主义学院;山东临朐中国建设银行;
【关键词】： BP-Adaboost强分类器 信用风险模型 主成分分析
【分类号】：F832.33;F830.49
【正文快照】： 一引言商业银行的信用风险管理一直是人们关注的焦点,在商业银行建立后的几百年里,尽管人们几乎采用了各种方法对信用风险进行判别和控制,但是现有的信用风险评估模型因为自身的局限仍然难以适应非线性风险的复杂性。因此,构建具有较强的逼近非线性函数的信用风险模型具有重

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本文编号：987602