本文關(guān)鍵詞：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的A銀行中小企業(yè)信用評估系統(tǒng)構(gòu)建

  更多相關(guān)文章： 中小企業(yè) 信用指標(biāo)體系 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 信用評估

【摘要】：在經(jīng)濟(jì)“新常態(tài)”的大背景下,眾多的中小企業(yè)將是中國經(jīng)濟(jì)大轉(zhuǎn)型的引擎,必將成為銀行目前與將來利潤新的增長點(diǎn)。但是,當(dāng)前中小企業(yè)財(cái)務(wù)信息的不完善,企業(yè)經(jīng)營的不透明依然嚴(yán)重困擾著銀行等金融機(jī)構(gòu)對其開展貸款業(yè)務(wù)。A銀行長沙分行作為湖南市場的進(jìn)入者,需要不斷地開發(fā)中小企業(yè)作為客戶,以提高在湖南市場上的競爭力。首先,本文整理了中小企業(yè)信用評估的相關(guān)理論。特別是從信息不對稱理論和交易成本理論細(xì)致分析了中小企業(yè)融資問題的機(jī)理,以及從技術(shù)角度分析了中小企業(yè)信用評估方法,為本文展開研究提供了理論基礎(chǔ)與技術(shù)基礎(chǔ)。其次,本文從指標(biāo)體系和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型兩個(gè)維度入手構(gòu)建A銀行長沙分行中小企業(yè)信用評估系統(tǒng)。首先,中小企業(yè)信用評估指標(biāo)體系依據(jù)A銀行長沙分行搜集的中小企業(yè)相關(guān)信息的基礎(chǔ)上,應(yīng)該遵循四個(gè)原則:重要性與全面性平衡、穩(wěn)定性與動態(tài)性平衡、可行性與有效性結(jié)合和定量指標(biāo)與定性指標(biāo)相結(jié)合,在四個(gè)原則下構(gòu)建適合中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)體系。其次,構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,本文在詳細(xì)回顧了構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(特別是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型)的關(guān)鍵技術(shù)與方法,提出了契合中小企業(yè)信用狀況與A銀行收集的數(shù)據(jù)特點(diǎn),利用Mathlab7.0編寫了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。第三,本文利用A銀行長沙分行收集的1021個(gè)中小企業(yè)樣本作為基礎(chǔ),構(gòu)建了中小企業(yè)信用指標(biāo)體系,并且進(jìn)行了詳細(xì)的賦值。然后,對程序運(yùn)行過程中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的層次、結(jié)構(gòu)等問題進(jìn)行了檢驗(yàn)與說明。接著,將中小企業(yè)信用狀況的樣本數(shù)據(jù)劃分為80%訓(xùn)練樣本和20%測試數(shù)據(jù),對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練和測試,獲得較好的結(jié)果:輸出結(jié)果為信用評分指標(biāo)的情況下,訓(xùn)練樣本的精確度為90.352%,測試樣本的精確度在90.009%,并且測試樣本的標(biāo)準(zhǔn)差在5.098,平均誤差為0.052;輸出結(jié)果為貸款與否指標(biāo)的情況下,訓(xùn)練樣本的精確度為83.958%,測試樣本的精確度為82.534%,標(biāo)準(zhǔn)差和平均誤差分別為0.546和0.004。最后,本文變更訓(xùn)練樣本與測試樣本的劃分方法以檢驗(yàn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)精確度的穩(wěn)健性,通過兩種方案皆說明了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在預(yù)測中小企業(yè)信用狀況方面具有較好的穩(wěn)健性。最后,依據(jù)構(gòu)建A銀行長沙分行中小企業(yè)信用評估系統(tǒng)過程中面臨到的困難,本文提出四點(diǎn)相關(guān)建議:豐富中小企業(yè)樣本數(shù)據(jù)庫、強(qiáng)化對指標(biāo)體系的動態(tài)管理、平衡第三方信用評級與內(nèi)部評級的作用和構(gòu)建銀行內(nèi)部多重信用評級模型群。
【關(guān)鍵詞】：中小企業(yè) 信用指標(biāo)體系 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 信用評估
【學(xué)位授予單位】：湖南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：F276.3;F832.4;TP183
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-13
• 第1章 緒論13-18
• 1.1 選題背景及意義13-14
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀14-17
• 1.3 研究方法及結(jié)構(gòu)17-18
• 1.3.1 研究方法17
• 1.3.2 研究結(jié)構(gòu)17-18
• 第2章 中小企業(yè)信用評估的技術(shù)基礎(chǔ)18-27
• 2.1 中小企業(yè)的理論基礎(chǔ)18-21
• 2.1.1 中小企業(yè)的定義18-20
• 2.1.2 中小企業(yè)的特點(diǎn)20-21
• 2.2 中小企業(yè)信用評估的理論基礎(chǔ)21-24
• 2.2.1 信息不對稱性理論22
• 2.2.2 交易費(fèi)用論22-23
• 2.2.3 博弈論23-24
• 2.3 中小企業(yè)信用評估技術(shù)基礎(chǔ)24-26
• 2.3.1 回歸分析法24
• 2.3.2 決策樹分類法24-25
• 2.3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析法25
• 2.3.4 遺傳算法25-26
• 2.3.5 支持向量機(jī)方法26
• 2.4 小結(jié)26-27
• 第3章 中小企業(yè)信用評估的BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建27-36
• 3.1 中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評估指標(biāo)體系建立的原則27
• 3.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)27-30
• 3.2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行機(jī)制28-29
• 3.2.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方式29
• 3.2.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)規(guī)則29-30
• 3.2.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激勵(lì)函數(shù)30
• 3.2.5 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差函數(shù)30
• 3.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法30-33
• 3.3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)30-31
• 3.3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程31-32
• 3.3.3 BP神經(jīng)網(wǎng)咯的訓(xùn)練過程32-33
• 3.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編程33-35
• 3.5 小結(jié)35-36
• 第4章 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在中小企業(yè)信用評估中的調(diào)試36-45
• 4.1 數(shù)據(jù)的采集與初始指標(biāo)的確立36-38
• 4.1.1 中小企業(yè)信用數(shù)據(jù)的采集36
• 4.1.2 中小企業(yè)信用指標(biāo)的選取36-38
• 4.1.3 中小企業(yè)信用指標(biāo)的賦值38
• 4.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)的確定38-40
• 4.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的設(shè)計(jì)38
• 4.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層與輸出層結(jié)點(diǎn)數(shù)的設(shè)計(jì)38-39
• 4.2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱層結(jié)點(diǎn)數(shù)的設(shè)計(jì)39-40
• 4.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的運(yùn)行結(jié)果40-41
• 4.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)健性檢驗(yàn)41-44
• 4.5 小結(jié)44-45
• 第5章 A銀行長沙分行中小企業(yè)信用評估系統(tǒng)的相關(guān)建議45-47
• 5.1 豐富中小企業(yè)樣本數(shù)據(jù)庫45
• 5.2 強(qiáng)化對指標(biāo)體系的動態(tài)管理45-46
• 5.3 平衡第三方信用評級與內(nèi)部評級的作用46
• 5.4 構(gòu)建銀行內(nèi)部多重信用評級模型群46-47
• 結(jié)論47-48
• 參考文獻(xiàn)48-50
• 致謝50

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：950111