【摘 要】
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随着中国银行贷款风险日益得到管理当局的重视,中国逐步在银行中引进推行了贷款风险五级分类制度.银行在进行贷款风险五级分类操作过程中,主要存在分类随意性大、分类结果不
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随着中国银行贷款风险日益得到管理当局的重视,中国逐步在银行中引进推行了贷款风险五级分类制度.银行在进行贷款风险五级分类操作过程中,主要存在分类随意性大、分类结果不可比、分类任务重等问题,这些问题给贷款的安全造成了极大的隐患.为了解决这些问题,作者提出采用数据挖掘技术,从积累的贷款分类案例库中挖掘出贷款分类模式,并将之运用于新的贷款分类过程中,从而很好地解决上述问题.该文在比较三类分类方法的基础上,结合贷款分类的数据特征,指出人工神经网络是最佳的分类方法.结合贷款风险分类手册的要求,提出了12——7——1三层前馈网络模式作为实验模型,并对经典的BP算法予以改进.最后采集实际贷款数据作为实验数据,并编写了实验程序进行了实验,最终给出实验结果.经研究表明,采用人工神经网络对贷款风险分类是切实可行的,并对进一步的研究进行了展望.
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