【摘 要】
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该文研究的重点是基于模糊神经网络方法的贷款风险量度和分类问题.首先,通过商业银行贷款风险的概述和贷款分类方法的介绍,确定了该文贷款风险分类研究的基础;其次,以评估贷
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该文研究的重点是基于模糊神经网络方法的贷款风险量度和分类问题.首先,通过商业银行贷款风险的概述和贷款分类方法的介绍,确定了该文贷款风险分类研究的基础;其次,以评估贷款归还可能性为标准对影响贷款风险的财务因素、非财务因素进行定性分析,为模糊神经网络模型的指标及其选取奠定了定性基础;然后结合模型逻辑系统和神经网络技术构建了适用的正规化模糊神经网络的模型,通过相应的算法程序实现网络的学习训练、模型检验及模拟分类,并根据训练和检验后的分类网络模型对各输入因素指标进行灵敏度分析;最后提出利用模糊神经网络的规则删除与合并的技术以及信用风险动态量度的思想和方法改造该文中的分类模型的构想,展望了模糊神经网络技术在信用风险量度领域的进一步运用.
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