企业信用风险评价模型的神经网络算法研究任务书

 2021-10-13 20:08:27

1. 毕业设计(论文)的内容和要求

1.设计(论文)内容

企业公司的信用好坏,直接影响到银行贷款的风险大小,也影响到其他企业、个人和金融机构对该企业投资策略,通过信用状况可以看出公司经营状况,因此建立一个科学合理的企业信用风险评价模型对金融市场的发展有着重要的意义。

企业存在产品质量、不良贷款等信用风险问题,企业信用风险是多种因素的综合结果,存在着不确定、非线性、随机性等特点,无法建立确定数学评估模型。只能根据专家评估指标为依据。神经网络算法具有很强的归纳和容错能力,也具有大规模并行非线性处理能力,将该算法应用于具有处理大量的财务数据的企业信息中可以得到较为准确的信用风险判断,可提高企业信用风险评估准确率。先采用层次分析法构建风险评估指标体系,再用专家系统对评估指标进行量化打分,最后采用神经网络对企业信用风险指标进行非线性学习,并对企业信用风险等级进行评估。

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2. 参考文献

[1] 沈军彩,徐继红. 神经网络的企业信用风险评估应用研究[J]. 计算机仿真,2012:29(3),254-257.

[2] 施阳.MATLAB语言精要及动态仿真工具SIMULINK[M].陕西:西北工业大学出版社,1997.

[3] 陈允平,王旭蕊等.人工神经网络原理及其应用[M].北京:中国电力出版社,2002.

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