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基于神经网络的贷款违约识别研究

2008-07-15分类号:F832.4;F224

【作者】刘弘  
【部门】上海财经大学教育技术中心  
【摘要】随着国内金融市场的逐步开放,我国商业银行将面临日益激烈的市场竞争。提高商业银行的信用风险管理水平,增强市场竞争力,已经成为非常迫切的问题。除了完善信贷管理体制以外,研发信用风险模型以降低信用风险很有必要。鉴于目前的数据情况,现实的选择是研发贷款违约识别系统。本文对神经网络用于贷款违约识别做了实证研究,并与判别分析和决策树做了性能比较,得到了一些有意义的结论。
【关键词】违约识别  信用风险  神经网络  特征选择
【基金】
【所属期刊栏目】统计研究
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