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1、第22卷第1期控制理论与应用Vo1.22No.12005年2月ControlTheory&ApplicationsFeb.2005文章编号:1000-8152(2005)01-0139-05BP算法在信用风险分析中的应用12,32庞素琳,黎荣舟,徐建闽(1.暨南大学数学系,广东广州510632;2华南理工大学交通学院,广东广州510640;3上海浦东发展银行广州分行,广东广州510075)摘要:建立了基于BP算法的神经网络信用风险评价模型,用来对我国某国有商业银行2001年80家贷款企业进行两类模式分类.按照企业的财务状况、经营状况以及过往的信用记录分为信用好
2、和信用差两个小组.对于每一家贷款企业,主要考虑能反映该企业的还款能力、盈利能力、经营效率和资本结构等7个财务比率作为分析变量.对该BP网络分别训练100次、390次和800次.仿真结果表明,当训练800次时,网络达到一定的稳定状态,目标函数值达到最优,分类准确率达到98.75%.此外,还给出了该BP网络的学习算法和步骤.关键词:BP算法;信用风险评价模型;信用风险分析中图分类号:F830文献标识码:AApplicationofBPalgorithmincreditriskanalysis122PANGSu_lin,LIRong_zhou,XUJian_min(1.D
3、epartmentofMathematics,JinanUniversity,GuangzhouGuangdong510632,China;2.CollegeofTrafficandCommunications,SouthChinaUniversityofTechnology,GuangzhouGuangdong510640,China;3GuangzhouBranch,ShanghaiPudongDevelopingBank,GuangzhouGuangdong510075,China)Abstract:Acredit_riskevaluationmodelises
4、tablished,whichisbasedonback_propagation(BP)algorithm.Themodelhasbeenappliedtoevaluatethecreditsof80applicantsinacommercialbankofourcountryin2001.Thesedataareseparatedintotwogroups:agoodcreditgroupandabadcreditgroupaccordingtotheirfinance,managementandpreviouscreditrecords.Astoeachapplic
5、ant,sevenfinancialratesareconsideredthatcanreflectitsdebtpayingability,profitability,qualityofmanagementandcapitalstructure.TheBPnetworkistrained100,390and800timesrespectively.Thesimulationsshowthat,whenthenetworkistrained800times,itenterssteadystateandtheperformancefunctionreachesoptimalv
6、alue,andtheclassificationaccuracyrateis98.75%.Inaddition,alearningalgorithmandstepsoftheBPnetworkarepresentedaswell.Keywords:BPalgorithm;creditriskevaluationmodel;creditriskanalysis1引言(Introduction)年来在模式识别、分类、预测等方面已展示了非凡的信用风险分析是指信用评级机构根据科学的指优越性,它能处理任意类型的数据,这是许多传统方标体系,采用严谨的分析方法,运用简明的文字符法所
7、无法比拟的.神经网络通过不断学习,能够从未号,对被评级单位履行经济责任的能力及其可信任知模式的大量复杂数据中发现其规律.它克服了传程度进行客观公正的评价,并确定其信用等级的一统分析过程的复杂性及选择适当模型函数形式的困种经济活动.对贷款企业进行信用评级,建立相应的难,是一种自然的非线性建模过程,毋需分清存在何信用风险评价模型,并运用此模型预测某种事态或种非线性关系,给建模与分析带来了极大的方便.该性质发生的可能性,以便及早发现信用危机信号,使方法用于信用风险分析时,通过处理一系列的输入贷款企业能够在危机出现的萌芽阶
