PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中的應(yīng)用研究.pdf

1、信用風(fēng)險(xiǎn)是金融機(jī)構(gòu)面臨的最主要的風(fēng)險(xiǎn)之一。在解決商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估問題時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性映射能力使其具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以很好地實(shí)現(xiàn)信用指標(biāo)和信用等級(jí)之間的非線性映射關(guān)系，從而達(dá)到對(duì)客戶按其指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行信用等級(jí)分類的功能。但BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)設(shè)置是基于參數(shù)空間局部信息的，不是全局最優(yōu)值，這必將降低BP網(wǎng)絡(luò)的收斂速度和預(yù)測(cè)精度。本文分析了具有全局尋優(yōu)功能的粒子群優(yōu)化算法(PSO)，該算法能夠改進(jìn)傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)策

2、略，彌補(bǔ)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)設(shè)置的不足。 本文首先根據(jù)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究的發(fā)展及現(xiàn)狀，對(duì)應(yīng)用于商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的各種傳統(tǒng)及現(xiàn)代方法進(jìn)行總結(jié)。其次，在研究BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、粒子群優(yōu)化算法理論基礎(chǔ)上，針對(duì)PSO算法局部搜索能力較弱和存在早熟收斂的問題，提出一種改進(jìn)PSO算法，并用該算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值，建立基于改進(jìn)PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。最后，應(yīng)用新模型對(duì)某商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)例仿真，并把實(shí)驗(yàn)結(jié)果與傳統(tǒng)BP模型