【摘 要】
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为研究如何实现银行信贷收益最大化,构建一个更合理的客户信用风险评估模型。首先通过信息增益法找出影响客户信用的主要影响因素,然后基于BP神经网络算法建立个人信用风险评
【机 构】
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华北理工大学工程计算与模拟创新实验室,华北理工大学以升创新教育基地,华北理工大学信息工程学院,华北理工大学理学院
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为研究如何实现银行信贷收益最大化,构建一个更合理的客户信用风险评估模型。首先通过信息增益法找出影响客户信用的主要影响因素,然后基于BP神经网络算法建立个人信用风险评估模型,利用智能算法对信用风险的相关属性进行训练,得出了银行客户信用风险评估的正确率,再将数据进行聚类分析进行银行客户的等级划分,得出一个预测的准确率,最后得出基于BP神经网络的信用风险评估是更合理和更有效的。文中的结果为银行信用风险的评估提供了理论指导。
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