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基于动态聚类RBF网络的小企业信贷预测研究

祝煜;梁雪春;肖迪

  本文提出了基于动态聚类算法的RBF神经网络信用风险预测模型,利用动态聚类算法确定RBF网络的隐含层节点,不仅聚类速度快,而且隐含层节点数的优化提高了网络的利用效率。定义了广义重要度欧氏距离用于算法中的距离计算,使得算法具有全局优化的聚类结果,根据穆迪、安德尔违约概率曲线定义了信用评级风险系数等指标。最后,以南京某商业银行提供的数据为依据,利用matlab为工具平台,建立基于动态聚类的RBF神经网络模型。实证分析表明:基于动态聚类的RBF神经网络信贷预测模型对违约小企业的判别准确率较高,可为银行有效地甄别高风险企业。从而说明此预测模型的设计是准确可靠的。……