【摘 要】
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本文利用神经网络模型筛选99组数据的训练,得到多家企业的信用评级和违约情况的预测结果。通过对企业交易数据进行分析并排序,得到了各个企业的信誉评价排名,根据中小企业不
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本文利用神经网络模型筛选99组数据的训练,得到多家企业的信用评级和违约情况的预测结果。通过对企业交易数据进行分析并排序,得到了各个企业的信誉评价排名,根据中小企业不良贷款率以及对数据的分析对企业名单进行筛选。在贷款总额一亿元的约束条件下,模型给出各个企业的贷款配给额度及贷款利率。针对疫情这一突发因素,通过对不同种类以及行业的企业进行分类,来量化各类企业受疫情影响的程度。将影响程度指标作为新的评价因素加入模型中,从而科学地对模型进行修改,使之更符合实际情况,以针对不同类型的企业给出银行不同的调整策略建议,最
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