排序方式： 共有2条查询结果，搜索用时 15 毫秒
1
1.
基于最速下降法的基本思想 ,提出了相互逼近算法 ,用以解决信贷风险决策过程中 ,利润曲线和风险曲线寻求公共最优近似解的问题 .该算法表明 ,当利润曲线和风险曲线不存在公共最优近似解时 ,银行追求利润最大化的结果将导致风险上升 ,无法在可接受的风险指数范围内实现其既定的盈利目标 .但当利润曲线和风险曲线存在公共最优近似解时 ,银行根据其所掌握的私有信息以及所观测到企业理性的反应 ,作出相应的决策 .公共最优近似解的存在 ,说明了银行是在风险可接受的前提下按最优性原则给企业发放贷款 . 相似文献
2.
基于BP算法的信用风险评价模型研究 总被引：10，自引：1，他引：9
本文利用神经网络技术建立基于 BP算法的信用风险评价模型 ,为我国某商业银行 12 0家贷款企业进行信用风险评价 ,按照企业的信用等级分为“信用好”、“信用中等”和“信用差”三个小组 .仿真结果表明 ,本文所建立的神经网络信用风险评价模型的分类准确率高于传统的参数统计分类方法——线性判别分析法的分类准确率 .文中还详细给出神经网络信用风险评价模型的网络构建方法及基于 BP网络的学习算法和步骤 . 相似文献
1