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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。
银行信用风险预测——基于SVM和BP神经网络的比较研究
【摘 要】
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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
【机 构】
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上海理工大学
【出 处】
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上海立信会计金融学院学报
【发表日期】
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2018年06期
【基金项目】
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上海理工大学人文社科“攀登计划”项目(SK18PB04).
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