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银行信用风险预测——基于SVM和BP神经网络的比较研究
银行信用风险预测——基于SVM和BP神经网络的比较研究
来源 :上海立信会计金融学院学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:liangmin888
【摘 要】
:
本文使用支持向量机和BP神经网络两种人工智能方法对2015-2016年间我国144家沪深两市上市公司进行研究,考察人工智能方法在商业银行构建信用风险预测模型中的作用。研究结果
【作 者】
:
李佳
黄之豪
【机 构】
:
上海理工大学
【出 处】
:
上海立信会计金融学院学报
【发表日期】
:
2018年06期
【关键词】
:
人工智能
支持向量机
BP神经网络
信用风险
【基金项目】
:
上海理工大学人文社科“攀登计划”项目(SK18PB04).
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本文使用支持向量机和BP神经网络两种人工智能方法对2015-2016年间我国144家沪深两市上市公司进行研究,考察人工智能方法在商业银行构建信用风险预测模型中的作用。研究结果表明:SVM模型和BP神经网络模型都具有良好的预测能力,SVM模型在性能和预测精度上略优于BP神经网络模型。
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