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        基于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡和AHP法的銀行個人信用評估

        2018-02-11 13:14:36蓋方楊穎解佳琦
        神州·下旬刊 2018年12期

        蓋方 楊穎 解佳琦

        摘要:隨著個人信貸在銀行貸款業(yè)務中的比例不斷上升,建立一個完善、自動化的個人信用評估體系來保證銀行的信貸收益十分重要。針對此現(xiàn)象,先建立了基于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡的個人信用評分預測模型,然后利用了因子分析與AHP模型建立了用戶信用等級的劃分體系,最后根據(jù)信用評分高低將信用等級劃分為:AA,A,BB,B,CC,C6個等級,完善了銀行個人信用評估體系,為金融機構(gòu)規(guī)范個人信貸管理、減少投資風險起到重要的作用。

        關鍵詞:個人信用評估;BP神經(jīng)網(wǎng)絡;層次分析

        0引言:

        隨著市場經(jīng)濟、法治進程的推進,中國某些缺乏市場秩序和道德規(guī)范的低信用度市場面臨著巨大的挑戰(zhàn)。對于個人信用評估問題,從銀行角度來講,失去了業(yè)務拓展的空間。國際金融界普遍認為,企業(yè)貸款相當于批發(fā)性業(yè)務,利率低、風險集中。而消費信貸相當于零售性業(yè)務,利率高、風險分散。在銀行的資產(chǎn)業(yè)務中,消費信貸含金量極高,建立較為完善的個人信用評估系統(tǒng)必不可少。

        1.基于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡的個人信用評分模型建立:

        1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡前饋計算

        BP網(wǎng)絡是多層前饋型網(wǎng)絡的典型代表[1],它由三個神經(jīng)元層組成:輸入層、中間層和輸出層,相鄰之間的各神經(jīng)元實現(xiàn)全連接。BP網(wǎng)絡中,輸入向量為X,且其中第i個節(jié)點的輸出記為zi;隱含層的輸出向量為Y,且,其中第j個節(jié)點的閾值[3]記為γj,隱含層第j個節(jié)點與輸入層第i個節(jié)點的連接權記為vji;輸出層輸出向量為O,且,其中第k個節(jié)點的閾值記為θk,輸出層第k個節(jié)點與隱含層第j個節(jié)點的連接權記為wkj。期望輸出向量為D,且。隱含層各單元輸入、輸出為:

        1.2個人信用評分網(wǎng)絡的建立與誤差計算:

        通過SPSS隨機抽取80%的客戶數(shù)據(jù)的(560個高信用度客戶和240個低信用度客戶)作為訓練集[2],利用信用評價指標作為輸入層,銀行信用評分作為輸出層通過MATLAB進行BP神經(jīng)網(wǎng)絡的構(gòu)建訓練。BP神經(jīng)網(wǎng)絡在第2282次迭代后停止計算,此時R=0.8761大于0.8,神經(jīng)網(wǎng)絡表現(xiàn)良好。利用剩余的20%的客戶數(shù)據(jù)對所建立的模型進行信用評分計算,調(diào)用MATLAB var(a)函數(shù)與真實值對比求解,解得誤差為:9.37%。

        2.基于因子分析和AHP的信用等級劃分:

        表1是巴特利特球度檢驗和KMO檢驗,觀察可得:k值接近0.6,sig<0.05,故可以進行因子分析[4]。

        2.1? AHP模型的建立與引入:

        對10個指標如圖進行分層利用MATLAB語言求矩陣A的最大特征值得:λ=3.0183采用T.L.Saaty一致性檢驗:CI=(λ-n)/(n-1)。根據(jù)Saaty的隨機一致性檢驗,得RI=0.90一致性比例:CR=0.0158<0.1,通過一致性檢驗。

        通過MATLAB進行歸一化處理得到各指標權重:

        W=0.0757,0.1483,0.0926,0.0403,0.0527,0.1684,0.0685,0.1470,0.0611,0.1454。

        W即為各個指標對信用等級的影響權重。

        將信用評分劃分為6個等級:AA,A,BB,B,CC,C依次對應3.6-3.0,3.0-2.4,2.4-1.8,1.8-1.2,1.2-0.6,0.6-0的信用評分。根據(jù)權重對GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡的到信用評分進行加權的到用戶最終的信用評分,從而進行評定信用等級,具體如表2所示:

        3.結(jié)論:

        本文采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡對客戶信用指標進行信用評分計算,建立的GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡信用評分計算模型,優(yōu)化算法是的誤差降低至2.31%,最后引入因子分析優(yōu)化下的AHP模型做到了客戶信用等級的精確分類,提供了一套有效的銀行個人信用評故體系。

        參考文獻:

        [1]胡霄楠,史忠利BP神經(jīng)網(wǎng)絡在雷達故障診斷中的應用研究。計算機測量與控制2006,14 (12):1660——1662。

        [2]鐘穎,汪秉文?;谶z傳算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡時間序列預測模型。系統(tǒng)工程與電子技術。2002,24 (4)。

        作者簡介:蓋方(1997—)女,漢族,安徽淮北人,本科,研究方向:信息管理與信息系統(tǒng)。

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