發(fā)布時(shí)間：2017-10-07 11:55

  本文關(guān)鍵詞：我國(guó)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的多模型比較研究

  更多相關(guān)文章： 貝葉斯判別法 Logistic回歸模型 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 信用風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別

【摘要】：筆者以我國(guó)A股325家上市公司2011年和2012年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)作為樣本,利用貝葉斯判別法、Logistic回歸模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行識(shí)別,進(jìn)而比較三類模型的準(zhǔn)確性、預(yù)測(cè)能力和穩(wěn)定性,發(fā)現(xiàn)三類模型對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的準(zhǔn)確率依次增高,但仍然都存在較大的概率將信用狀況非健康公司識(shí)別為健康公司;貝葉斯判別法和Logistic回歸模型識(shí)別出的重要財(cái)務(wù)指標(biāo)能夠有效解釋公司的信用狀況,而B(niǎo)P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型則缺乏對(duì)識(shí)別結(jié)果的解釋能力。比較結(jié)果對(duì)商業(yè)銀行選擇和使用合適的信用風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別技術(shù)具有重要的參考價(jià)值。
【作者單位】： 北京科技大學(xué)東凌經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 貝葉斯判別法 Logistic回歸模型 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 信用風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(71420107023) 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助項(xiàng)目(FRF-TP-14-052A1;FRF-BR-15-001B)
【分類號(hào)】：F832.33
【正文快照】： 著計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展,利用人工智能的方法識(shí)一、學(xué)術(shù)綜述別信用風(fēng)險(xiǎn)為該領(lǐng)域的研究開(kāi)辟了新的方向。有學(xué)目前,流行的信用風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別方法主要可以分為者采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及相關(guān)的改進(jìn)算法識(shí)別信用風(fēng)險(xiǎn)三類:第一類是偏重定性分析的模糊判別法;第二類(龐素琳等,2005);還有學(xué)者采用支

【參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：987689