【摘 要】
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本文以互联网金融公司为研究对象,在对国内外企业信用评价指标研究的基础上,结合互联网金融公司自身的特点筛选并构建信用预警指标体系。运用主成分分析(PCA)方法和BP神经网
【基金项目】
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国家自然科学基金联合基金项目“基于模式识别的多阶段制造过程质量诊断”(U1504703)
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本文以互联网金融公司为研究对象,在对国内外企业信用评价指标研究的基础上,结合互联网金融公司自身的特点筛选并构建信用预警指标体系。运用主成分分析(PCA)方法和BP神经网络(BPNN)相结合建立互联网金融公司的信用风险预警模型并进行实证分析。研究结果表明,训练好的预警模型对于训练样本和检验样本均具有较高的识别精度和良好的分类性能,从而为互联网金融公司信用风险的预警提供了一种科学可行的思路和方法。
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