【摘 要】
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由于小微企业信息不完善以及真实度的缺失,传统评估模型不能较好地对其信贷风险进行预测,所以引入主成分分析-BP神经网络法并通过实证来探索该方法对小微企业信贷风险评估的
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由于小微企业信息不完善以及真实度的缺失,传统评估模型不能较好地对其信贷风险进行预测,所以引入主成分分析-BP神经网络法并通过实证来探索该方法对小微企业信贷风险评估的适用性。首先提取主成分对原始模型进行简化,然后将新的样本输入BPNN。当训练样本将模型调试到最佳状态后,输入检测样本预测其风险等级。通过对预测结果的分析,该方法确实提高了小微企业信贷风险评估的准确度,实际拟合度也较好,具有一定的实用价值。
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