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时间:2019-03-01
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1、学校代号:10532学密号:G10185137级:湖南大学工程硕士学位论文基于BP神经网络的农户小额信用贷款风险评估系统的构建昱!!巫娃刍盈驱趁;医雪玉教援递塘羞高级王程垭墙差望僮;沏直太堂邀住堂院童些名整;筮l生工程i金文提窒日期;2Q!兰生呈旦论文筌趱旦期;2Q!兰生5目2三日筌趱委虽全圭虚;蕉逛明熬攫BasedonBPNeuralNetworkofSmallFarmersCreditRiskSystemEvaluationByQIUZiliB.E(HunanUniversityofCommerce)2010Athesissubmittedinpartialsatisfactionof
2、theRequirementsforthedegreeofMasterofEngineeringlnSoftwareEngineeringintheGraduateschoolofHunanUniversitySupervisorsProfessorCHENXuefeiSeniorEngineerTANTangfangMay,2013㈣5Ⅲ6¨¨嵋¨¨¨¨■■-_■Ⅲ5㈣5洲3㈣2⋯⋯r湖南大学学位论文原创性声明得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识
3、到本声明的法律后果由本人承担。作者签名:昂矽日期:少7奔)4月z7日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权湖南大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于1.保密口,在年解密后适用本授权书。2、不保密口。(请在以上相应方框内打“√’’)黧膨≥∥荔弼昌工程硕士学位论文摘要随着农业产业化与农村经济的快速发展,农村的信贷需求逐渐增长。当前,束缚金融机构进入金融农村地区的主要障碍来源于
4、对于农户信用状况的担心,因此,农户信用评估手段的技术运用是目前改变农户贷款难问题的现实解决方案之一。因此,本文从笔者工作过程中收集的农户小额信用贷款的基本信息作为基本数据库,通过构建信用风险评估模型检验农户信用状况,进行模型适用性相关研究。首先,本文从个人信用风险评估技术和个人信用体系的基本理论基础入手,形成对于农户小额信用贷款风险评估的基础理论分析。其次,笔者在重点研究人工神经网络模型的基础上,构建适用于农户小额信用贷款的BP神经网络模型及其算法,并且通过Mathlab7.0软件编写BP神经网络模型的运行程序。第三,运用笔者收集的农户小额信用贷款的数据信息作为样本,通过数据库内的80%的
5、数据量作为训练样本调试BP神经网络对于农户小额信用贷款的风险估计能力,同时,利用数据库内的20%的数据量作为测试样本,检查对于BP神经网络的训练效果。并且针对样本数据的抽样重复进行10次,以获得BP神经网络对于农户小额信用贷款风险评级的整体效果,通过验证BP神经网络在估计数据库样本的准确率结果为:对于信用评分而言,练样本数据的训练精度为90.37%,测试样本的测试精度为89.96%,测试样本的平均误差为O.03,误差的标准差为5.07;对于信用评级集而言,训练样本数据的训练精度为63.94%,测试样本的测试精度为62.63%,测试样本的平均误差为.0.01,误差的标准差为0.5l。本文的最
6、后,针对农户小额信用贷款风险评估存在的问题提出相应的政策建议:第一,通过区域联网构建农户信用信息库;第二,加强农户信用评估体系的建设;第三,完善农户信用信息的法律规范;第四,积极发挥政府的作用。关键词:BP神经网络:农户小额信用贷款;指标体系;信用风险IIAbstractWiththerapiddevelopmentofindustrializationofagricultureandtheruraleconomv,ruralcreditdemandgraduallyincreased.Themainobstaclethathlnderedthefinancialinstitutionsf
7、romenteringtheruralareaisthecreditstatusofthefarmers.Socreditassessmentofthefarmersisarealwayofbringingthetroublesomeoffarmerstogetaloantoachange.Therefore,collectingthebasicinformationofthefarmers,micro-creditlo
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