【摘要】：文章以多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法為基礎(chǔ),對某小貸公司的小微企業(yè)信貸數(shù)據(jù)庫中的信貸記錄進行了信貸評估,并將該結(jié)果與決策向量機、線性判別、二次判別和邏輯回歸等數(shù)據(jù)挖掘方法進行了比較。分析結(jié)果表明,從總體上看,多重感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法優(yōu)于傳統(tǒng)的基于參數(shù)的分類方法,即多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法擁有相對較高的ROC曲線下面積和較低的預(yù)期錯誤分類成本。更進一步,在研究所采用的4種MLP算法中,基于BFGS Quasi-Newton訓(xùn)練算法的MLP表現(xiàn)最為出色,可以作為金融機構(gòu)進行小微信貸風(fēng)險評估的輔助決策模型。
【作者單位】： 浦發(fā)銀行博士后科研工作站;復(fù)旦大學(xué)工商管理博士后流動站;上海浦東發(fā)展銀行;上海浦東發(fā)展銀行博士后科研工作站;
【分類號】：TP183;F832.4;F276.3

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：2529948