基于BP网络的农户贷款风险预估模型研究

发布时间：2021-10-13 02:24

　　<正>农村商业银行作为农村金融服务的主力军,是离农户最近的金融机构。但由于信贷投放和风险防控等方面的相关制度和技术体系还不够完善,导致农户贷款方面的不良率居高不下,加大了信贷员压力,久而久之,会出现银行不敢放款、农户贷不上款的恶性局面。本文从农户贷款信用风险角度出发,利用BP神经网络技术构建农户贷款信用风险预测模型,试图以最少的农户贷款指标,构建有较高预测准确率的风险评估模型,以期对酒泉地区金融机构开展农户放贷业务提供科学模型,减小金融机构贷款风险,提高放贷效率。 

【文章来源】：金融电子化. 2020,(03)

【文章页数】：2 页

【文章目录】：
样本获取与指标筛选
    1.样本获取
    2.指标筛选
模型实现
    1.样本数据归一化处理
    2.BP网络结构及参数的设定
网络训练与结果分析
结论及建议



本文编号：3433777