發(fā)布時(shí)間：2019-10-10 22:03

【摘要】：信用評(píng)級(jí)一直是銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理的一項(xiàng)重要內(nèi)容,本文主要研究了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在商業(yè)銀行個(gè)人貸款信用評(píng)級(jí)模型中的應(yīng)用。在信用評(píng)級(jí)中,由于客戶的信息大多為分類(lèi)型數(shù)據(jù),因此傳統(tǒng)的RBF模型無(wú)法進(jìn)行有效處理,同時(shí)RBF模型還對(duì)初始中心的選取十分敏感,并且較容易受到異常值的影響。針對(duì)以上問(wèn)題,本文將模糊K-Prototypes算法應(yīng)用到RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中,且改進(jìn)了初始中心的選取方法,并將改進(jìn)前后的模型分別應(yīng)用于某商業(yè)銀行的個(gè)人貸款數(shù)據(jù)中,實(shí)證的結(jié)果表明,改進(jìn)后的RBF模型在處理非數(shù)值型數(shù)據(jù)時(shí)精度更高,并且改進(jìn)后的模型穩(wěn)健性有了一定提高。 文章的大致內(nèi)容如下： 第一章我們將對(duì)信用評(píng)級(jí)作簡(jiǎn)單的介紹,從信用評(píng)級(jí)的起源與背景,到它的相關(guān)定義,最后到傳統(tǒng)主觀判斷方法與近代統(tǒng)計(jì)模型方法的比較,給讀者對(duì)信用評(píng)級(jí)的相關(guān)發(fā)展歷程有一個(gè)大致的了解。 第二章中,我們將對(duì)信用評(píng)級(jí)中的常用模型做出相關(guān)的介紹,主要包括一般線性模型、廣義線性模型、判別分析、K--臨近算法等。 第三章中,我們將介紹RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)知識(shí),包括RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何從生物學(xué)發(fā)展而來(lái),RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、數(shù)學(xué)基礎(chǔ),以及它的相關(guān)學(xué)習(xí)算法。 第四章中,我們將介紹模糊的K-Prototypes聚類(lèi)算法,并將算法應(yīng)用到RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)當(dāng)中,同時(shí),為了提高模型的穩(wěn)健性,我們還提出了初始聚類(lèi)中心選取的替代方法,同時(shí)給出RBF網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的其他參數(shù)的確定方法。 第五章是文章的實(shí)證部分,我們將傳統(tǒng)RBF模型和改進(jìn)的RBF模型分別應(yīng)用于某商業(yè)銀行個(gè)人貸款的數(shù)據(jù)集中,并比較分析其結(jié)果,同時(shí),為了方便比較,我們還給出了如SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果作為對(duì)比。 最后是文章的總結(jié)部分,我們對(duì)全文的內(nèi)容進(jìn)行了概括與總結(jié)。
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類(lèi)號(hào)】：TP183;F203

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2547340