【摘 要】
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近年来,随着银行信贷经营面临的风险更趋复杂化和信贷精细化管理要求的逐步提高,如何通过客户和债项二个维度,综合判断农户贷款偿还的可能性,是目前急需研究的课题。本文以甘
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近年来,随着银行信贷经营面临的风险更趋复杂化和信贷精细化管理要求的逐步提高,如何通过客户和债项二个维度,综合判断农户贷款偿还的可能性,是目前急需研究的课题。本文以甘南州8家农村信用社的300户农户数据为样本,从农户家庭特征、收入支出水平、资产负债情况和社会评价四个方面选取18个影响农户信用的指标与贷款五级分类构建BP神经网络模型,通过对隐藏节点个数的变化选择以及神经网络模型相关参数的设置调试,最终运用十四层BP神经网络对样本农户信用状况进行综合评价和验证,推动涉农金融机构农户信贷评级应用,降低农村信贷风险
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