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[期刊] 中央财经大学学报  [作者] 方先明  熊鹏  张谊浩  
为克服商业银行信用风险评价中所遇到的模糊综合评判失效及警限确定的难题,通过能量极小点的设计,利用Hopfield神经网络记忆与联想功能,建立基于Hopfield神经网络的风险评价模型。将其应用于信用风险评价,网络运行结果可以反映信用风险的当前状态。研究还表明,该模型能在一定程度上反映样本数据的数字特征,适合于信用风险的评价,但其评价能力受记忆容量及样本差异的影响。
[期刊] 统计与决策  [作者] 宋涛,唐德善,曲炜  
项目风险分析是项目风险管理过程中的重要组成部分,为此,本文提出并建立了一种基于离散型Hopfield神经网络的项目风险分析模型。该模型首先结合层次分析法确定各风险特征因子的权重,然后根据各风险特征因子的权重对神经元进行分组,由离散型Hopfield神经网络对项目风险的总体水平进行分析。本文用实例对模型进行了验证。
[期刊] 财会通讯  [作者] 姚爽  高江波  黄玮强  
文章基于制造业整体特征,选取财务指标和非财务指标构建制造企业信用风险预警指标体系;在传统BP神经网络模型的基础上对输入指标运用因子分析进行降维优化处理,通过蝙蝠算法优化传统BP神经网络的随机权值问题,构建制造业上市公司信用风险预警的FA-BA-BP模型;以60家制造业上市公司为样本,进行实证研究。通过对数据的降维处理,提炼出盈利能力、偿债能力、运营能力、自身规模、创新能力和经营规范六个信用风险预警因子。研究表明:FA-BA-BP神经网络模型迭代次数更少、均方误差和平均绝对误差均为最小,且预测准确率达到95%,具有良好的预警作用。
[期刊] 财会月刊  [作者] 王明春  唐万生  冯嘉毅  刘鑫  
本文首先建立了评价企业信用的指标体系,然后在此基础上构造了基于粗糙集和BP神经网络的企业信用风险预警模型。粗糙集用于约简指标体系中的冗余指标,BP神经网络用来构建预测企业信用的分类预警模型。最后,笔者通过实例验证了此模型的可行性和有效性。
[期刊] 金融发展研究  [作者] 曾嵘欣  
本文以商业银行表内业务和表外业务为切入点,利用贵州省地方法人银行的500户信贷企业财务数据,改进BP神经网络模型,模拟构建信用风险度量模型,取得了较好的效果。用信用风险度量模型对49家样本企业进行预测,结果发现,该模型对信用风险的提示和预警具有较强的现实指导意义,有利于商业银行提高防控信用风险的能力,也有利于中央银行量化差别化货币政策、提高宏观审慎管理效率。
[期刊] 财会月刊  [作者] 吴屏  刘宏  刘首龙  
随着信息化的发展,供应链金融开启了其"线上"革命,线上供应链金融正式加入市场竞争行列。能否有效地识别和评价线上供应链金融的信用风险直接关系到线上供应链金融的运行和未来发展。本文结合供应链金融的信用风险因素和线上独有的特性归纳了30个线上供应链金融信用风险因子,并运用SPSS软件中的神经网络分析工具构建了风险评估模型,最后通过线上供应链金融风险评估样本的检验验证了该模型的有效性。
[期刊] 财会月刊  [作者] 郭文伟  陈泽鹏  钟明  
本文首先从企业特征、股东特征、合约特征和财务特征四大方面构建了一个多层次的小型企业信用风险评价体系,然后用主成分分析法对评价指标进行降维并提取公因子,再采用基于多层感知器(MLP)的神经网络技术来挖掘我国小型企业的信用风险的关键影响因素,最后构建了五分类模式下的信用风险预警模型。结果表明:企业特征(总资产、净资产、销售收入、企业形式、所处区域、企业年龄和企业性质)、财务特征(存货周转率、总资产报酬率)和合约特征(基于权益的融资占比)对其信用风险具有重要影响,在构建小型企业信用风险预警模型时,必须高度重视这些特征因素。而基于主成分分析法的MLP模型具有运行速度快、预测精度高的优点,是一种可靠有效...
[期刊] 云南财经大学学报(社会科学版)  [作者] 吴永兴  
理论与实际相结合,应用神经网络技术,构建了一个基于BP神经网络技术的信用风险评价模型,对我国传统的信用风险分析方法进行改进,克服了以往我国信用风险度量中存在主观随意性的特点,为我国信用风险度量模型的建设拓宽了思路,丰富了我国信用风险体系建设中的度量方法。
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 张新红  
With an analysis of the risk of investing in high tech projects,this paper proposes a multitarget synthetic evaluation method based on neural network.The method can simulate the expert in evaluating the investing risk,thus avoiding the subjective mistakes in the evaluation process.The simulation te...
[期刊] 统计与决策  [作者] 朱正  
由于测量供应商风险的数据通常是由非线性特征构成的时间序列,传统BP神经网络方法会在预测分析时产生较大偏差。文章提出一种动态协同神经网络(DSNN)算法,该算法通过原型模式向量与试验模式向量间的相似性,动态地选取合适的注意参数,在演化过程中对误识别的模式进行自适应纠正,以相邻四个月的风险评价值作为网络的输入,并建立基于DSNN的供应商风险预测模型,对未来三个月的风险评价值进行预测,与BP算法进行对比,实验表明DSNN算法预测精度显著提高,从而证实了DSNN的有效性。
[期刊] 金融论坛  [作者] 楼文高  乔龙  
本文以金融风险预警单指标区间评价标准为依据,生成足够多用于BP神经网络(BPNN)建模用的训练样本、检验样本和测试样本,在遵循BPNN建模原则和基本步骤的情况下,建立泛化能力较好的金融风险预警BPNN模型。对1994~2010年中国金融风险的实证研究表明:BPNN模型能较好地应用于中国金融风险的预警研究,实证结果与中国金融实际运行情况吻合度高,除2008年和2010年金融风险处于"警惕"状态外,其他年度处于"基本安全"状态;BPNN模型克服了因子分析法及其与BPNN相结合方法的缺陷,且能分析评价指标与金融风险之间存在的非线性关系和评价指标的灵敏度等。
[期刊] 会计之友  [作者] 吴斌  叶菁菁  董敏  
P2P网贷在爆发式增长的同时,也面临着重大的信用风险,个人信用评估是降低信用风险的重要方法。根据P2P网贷自身的特点,对影响P2P网贷借款人信用风险的因素进行分析,引入互联网信息领域特有的风险因素,建立了P2P网贷个人信用风险评估指标体系。基于该指标体系,考虑P2P网贷中"软信息"较多、"硬信息"缺失的特点,提出了基于BP神经网络的信用评估模型。为了提高BP神经网络的收敛速度和精度,将改进的果蝇优化算法作为BP神经网络的学习算法,对神经网络的权重进行训练。通过"人人贷"平台收集的样本数据进行实验验证。结果
[期刊] 会计之友  [作者] 吴斌  叶菁菁  董敏  
P2P网贷在爆发式增长的同时,也面临着重大的信用风险,个人信用评估是降低信用风险的重要方法。根据P2P网贷自身的特点,对影响P2P网贷借款人信用风险的因素进行分析,引入互联网信息领域特有的风险因素,建立了P2P网贷个人信用风险评估指标体系。基于该指标体系,考虑P2P网贷中"软信息"较多、"硬信息"缺失的特点,提出了基于BP神经网络的信用评估模型。为了提高BP神经网络的收敛速度和精度,将改进的果蝇优化算法作为BP神经网络的学习算法,对神经网络的权重进行训练。通过"人人贷"平台收集的样本数据进行实验验证。结果表明:改进果蝇神经网络评估模型比传统BP神经网络模型有更强的学习能力和预测能力,是P2P网贷个人信用风险评估的有效方法。
[期刊] 北京工商大学学报(社会科学版)  [作者] 王保华  
在对Z评分模型以及KMV模型、J.P.摩根的Credit-Metrics模型、瑞士信贷银行的Credit-Risk模型、麦肯锡的信用组合模型等信用风险模型进行分析的基础上,提出在多元综合回归分析的基础上建立企业财务状况指数测算公式,再使用模糊聚类方法进行信用等级评价、使用模糊神经网络进行风险预测的信用评价的新方案。
[期刊] 华东经济管理  [作者] 夏红芳  刘思峰  
针对企业信用风险评判过程中存在的模糊不确定性因素,结合“Z值法”提炼评判指标,利用模糊神经网络方法,通过实例计算出的良好结果,论证了模糊神经网络方法在复杂问题分析中的独特意义。
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