基于遗传算法改进BP神经网络的信用风险研究

发布时间：2020-08-25 02:38

【摘要】：我们首先推导BP神经网络输入信号的正向训练和误差信号的反向传播过程,由典型的三层网络结构的权重和偏置更新推广到任意层数的参数更新,采用遗传算法确定神经网络的初始权重和阈值,以便网络更快的学习到输入输出之间的映射关系。然后通过对所选择的11个评估指标的主成分分析,选取借款者基本特征、借款者还款意愿、借款者经济现状、借款者基本素质4个主成份作为神经网络的输入,以借款者的信用风险等级作为输出建立模型,用真实值和预测值之间的绝对误差衡量模型预测准确率。最后的实证结果表明,经过遗传算法优化的BP神经网络在迭代次数和训练误差方面的表现均优于标准BP神经网络,若以绝对误差5%为界限,标准BP神经网络在预测集上的准确率为67%,基于遗传算法改进的BP神经网络预测准确率则达到83%。通过对BP神经网络的原理分析和实证研究,表明具有三层结构的BP神经网络在P2P网贷行业借款者的信用风险等级评估上有着良好的预测能力,可以据此建立高效实用的信用风险等级评估模型。
【学位授予单位】：郑州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP18;F724.6;F832.4
【图文】：

平台,内部监管,信用借款

P2P 网贷行业信用风险概述目前已经成为广大居民比较认可的投资渠道，在解决中小企业融资难、融资贵的问题上发挥着越来越重要的作用。行业的发展过程大致可以被划分为四个阶段：以信用借款为主的初始发展期（2007～2011）、以地域借款为主的快速扩张期（2012～2013）、以自融高息为主的风险爆发期（2013～2015）、以规范监管为主的政策调整期（2016年至今），目前我国网贷行业已从“野蛮生长”阶段迈进了“规范发展”阶段，其“小额分散”的定位也必将越发清晰，防范信用风险，加强内部监管，构建风险评估、预防机制也将是大势所趋。2.2.1 我国 P2P 网贷平台正常在线运营数量

成交量,平台,行业发展

P2P 网贷行业信用风险概述网金融被列入“十三五“规划，P2P网贷发展进入新时期，监管细则落地，一些问题平台被清退出场，不良资产被逐步清理，网贷行业开始良性竞争，真正有实力的平台开始引领行业发展壮大。2016年至今，网贷行业发展的核心关键词是监管，合规，不合法律法规的业务形式已被叫停，发展回归理性，逐步走向成熟，真正在解决小微企业融资难的问题上发挥作用。2018年4月8日，我国银保监会正式成立，其已明确正式监管P2P网贷业务活动，这标志着行业发展步入合规划，法制化，未来仍有广阔的发展空间，能够很好地促进我国经济长期可持续发展。2.2.2 我国 P2P 网贷平台成交量

平台,成交量,行业发展,业务活动

2018年4月8日，我国银保监会正式成立，其已明确正式监管P2P网贷业务活动，这标志着行业发展步入合规划，法制化，未来仍有广阔的发展空间，能够很好地促进我国经济长期可持续发展。2.2.2 我国 P2P 网贷平台成交量图 2. 2 2010 年～2018 年 P2P 网贷平台成交量

【相似文献】