基于神經網絡的個人信用評估模型的研究.pdf

1、信用風險是我國銀行所面臨的最主要的風險，由于貸款企業(yè)和個人信用的缺失，導致銀行不良資產急劇增加，成為銀行破產最常見的原因之一。隨著個人信貸在銀行貸款業(yè)務中的比例不斷上升，對貸款個人的信用狀況提供一種科學的評估方法以避免不良現象的再生，是我國商業(yè)銀行界急需解決的主要問題，它直接關系著銀行經營的成敗。 本文首先在綜合考慮覆蓋面和計算量的基礎上，獲取了大量真實寶貴的相關數據，確定了合理的個人信用評估指標體系。鑒于實際的經濟生活中，影響

2、個人信用的因素很多，這些因素和信用之間多為復雜的非線性關系，采用神經網絡方法進行個人信用評估。然后，利用LVQ學習向量量化神經網絡技術建立個人信用評估模型，對客戶信用等級進行劃分，從而確定相應的授信額度。通過BP神經網絡技術得到客戶信用預測值，細化了客戶信用情況，有利于對處于邊界處的客戶信用情況做出精確的判斷。論文研究中對BP網絡固有的不足之處，采用遺傳算法對其權值及閾值進行優(yōu)化，并綜合遺傳算法的全局搜索能力與BP網絡的局部搜索能力建立

3、遺傳神經網絡模型。兩種模型-LVQ神經網絡模型、遺傳神經網絡模型，既可獨立使用，也可相互補充。 最后，針對具體問題對模型進行設計。用MATLAB這個良好的建模工具實現模型的建立和仿真，并利用相關數據對所建模型進行驗證和分析。 利用神經網絡方法，建立個人信用評估模型，對客戶的信用情況進行預測及評價，在一定程度上消除了信用評估結果中的人為干擾因素。所建模型為金融機構規(guī)范個人信貸管理、減少投資風險起到重要的作用，為銀行個人信貸