【摘 要】
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在实际的经济生活中,影响企业和个人信用的因素很多,这些因素和信用之间多为一种非线性的关系,而且信用风险存在着诸如分布不对称,数据匮乏等理论和实际问题,各界对信用风险
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在实际的经济生活中,影响企业和个人信用的因素很多,这些因素和信用之间多为一种非线性的关系,而且信用风险存在着诸如分布不对称,数据匮乏等理论和实际问题,各界对信用风险量化度量方法也未达成共识。对于传统的信用评估模型,很难识别其中存在的对信用影响的模式,特别是在我们国内,信用的评估多为专家方式,对于信用的评估结果人为的因素很多,科学性和准确性较差。从未来的发展趋势看,随着科技的进步,特别是计算机技术和信息技术的发展,将对信用风险量化评估的发展产生巨大的推动作用,评估和管理的标准也将趋于统一。 随着信息技术的发展,近年来人工智能(AI)模型被引入信用评估中。常用的AI模型主要包括神经网络技术(ANN)、决策树等。ANN可以看成是从输入空间到输出空间的一个非线性映射,它通过调整权重和阈值来“学习”或发现变量间的关系,实现对事物的分类,有效解决非正态分布、非线性的信用评估问题。 人工神经网络由大量简单的基本元件—神经元相互联结,模拟人的大脑神经处理信息的方式,进行信息并行处理和非线性转换的复杂网络系统。人工神经网络处理信息是通过信息样
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