
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文檔簡(jiǎn)介
1、農(nóng)戶(hù)小額貸款旨在解決農(nóng)戶(hù)自主經(jīng)營(yíng)方面的資金問(wèn)題,對(duì)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和農(nóng)民生活水平的提高都有著很重要的影響作用。隨著我國(guó)農(nóng)村信用社和中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行相繼開(kāi)辦農(nóng)戶(hù)小額貸款業(yè)務(wù),小額信貸如何在我國(guó)能夠達(dá)到可持續(xù)發(fā)展成為人們關(guān)注的重點(diǎn)。農(nóng)戶(hù)小額貸款解決了農(nóng)民貸款難的問(wèn)題,同時(shí)也引發(fā)了此類(lèi)小額信貸較高的不良貸款率。目前,我國(guó)所辦理的農(nóng)戶(hù)小額貸款信用等級(jí)評(píng)定制度具有很強(qiáng)的主觀性,容易導(dǎo)致信用評(píng)級(jí)不準(zhǔn),風(fēng)險(xiǎn)預(yù)估不充分,最終影響貸款能否按期收回。針對(duì)農(nóng)戶(hù)小額
2、貸款的這一現(xiàn)狀,本文以農(nóng)戶(hù)小額貸款的信用風(fēng)險(xiǎn)為研究對(duì)象,運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),輔以灰色系統(tǒng)和遺傳算法建立農(nóng)戶(hù)小額貸款的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型,找到適合小額農(nóng)貸的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法,達(dá)到從貸款審查源頭上控制此類(lèi)貸款違約風(fēng)險(xiǎn)的目的。
本論文概述了中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行的農(nóng)戶(hù)小額貸款業(yè)務(wù)發(fā)展,綜述了國(guó)內(nèi)外在小額信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方面的研究成果。在研究農(nóng)戶(hù)小額貸款風(fēng)險(xiǎn)影響因素時(shí)在文獻(xiàn)分析基礎(chǔ)上,結(jié)合貸款風(fēng)險(xiǎn)的普遍影響因素,同時(shí)根據(jù)我國(guó)農(nóng)戶(hù)小額貸款的特殊性,分析了我國(guó)農(nóng)戶(hù)
3、小額貸款的風(fēng)險(xiǎn)影響因素。根據(jù)小額信貸的特性輔以SPSS17.0軟件,篩選建立風(fēng)險(xiǎn)影響因素的指標(biāo)變量,抽取166個(gè)調(diào)研數(shù)據(jù)將樣本數(shù)據(jù)分類(lèi)成訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本,為后續(xù)的模型實(shí)證研究做鋪墊。
本研究結(jié)合定性分析與定量分析的方法,運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立農(nóng)戶(hù)小額貸款風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型,同時(shí)分別運(yùn)用灰色系統(tǒng)和遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),分別建立了灰色優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,運(yùn)用MATLAB7.0實(shí)現(xiàn)對(duì)三個(gè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型進(jìn)行實(shí)證分析。通
4、過(guò)實(shí)證研究建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)測(cè)試樣本的總體分類(lèi)準(zhǔn)確率為61.57%,灰色優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)測(cè)試樣本的總體分類(lèi)準(zhǔn)確率為87.1%,遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)測(cè)試樣本的總體分類(lèi)準(zhǔn)確率為71.32%。相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),灰色優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度提高了24%,遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度提高了96%。經(jīng)實(shí)證分析得出,灰色優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在網(wǎng)絡(luò)收斂速度和樣本總體分類(lèi)準(zhǔn)確率方面都有較好的表現(xiàn),證實(shí)了兩種優(yōu)化模型在對(duì)農(nóng)戶(hù)
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