【摘 要】
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该文根据全面性原则、科学性原则、可行性原则和可比性原则,提出了一套商业银行贷款风险评价指标体系.该指标体系中共有指标33个,反映了借款人的商业信誉、盈利能力、营运能
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该文根据全面性原则、科学性原则、可行性原则和可比性原则,提出了一套商业银行贷款风险评价指标体系.该指标体系中共有指标33个,反映了借款人的商业信誉、盈利能力、营运能力、资本结构、现金流量、发展能力、行业风险、经营风险、管理风险和担保情况等方面的信息.该文建立了一套基于模糊神经网络的商业银行贷款风险评价模型.在该模型中,评价指标作为系统输入,将样本指标数据输入到模糊神经网络中,经过反复迭代直至收敛,便可得到具有较为准确内部表示的模糊神经网络评价模型.将验证企业的数据输入到已经训练好的模型中,就可以得到贷款风险大小.该模型运用VB语言已经在计算机上实现.实际应用表明,该系统具有易操作、运算速度快、自学习能力强、适应面宽等优点,有机地综合了知识获取和模糊推理的功能.在与模糊综合评价方法的实验对比中,模糊神经网络的方法显示出了较强的评价能力,因而具有广阔的应用前景.
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