基于粗糙集和神经网络集成的贷款风险5级分类

建立了粗糙集与神经网络集成的贷款风险5级分类评价模型,该模型首先利用自组织映射神经网络离散化财务数据并应用遗传算法约简评价指标;基于最小约简指标提取贷款风险5级分类判别规则以及对BP神经网络进行训练;最后使用粗糙集理论判别与规则库匹配的检验样本风险等级,使用神经网络判别不与规则库任何规则匹配的检验样本风险等级.利用贷款企业数据库698家5级分类样本进行实证研究,结果表明,粗糙集与神经网络集成的判别模型预测准确率达到82.07%,是一种有效的贷款风险5级分类评价工具.     

基于粗糙集与支持向量机的企业短期贷款违约判别

建立了粗糙集和支持向量机集成的企业贷款违约判别模型,该模型首先利用自组织映射 (SOM)神经网络对具有连续属性值的财务数据进行离散处理,并应用遗传算法约简评价指标,然后将约简得到的最小条件属性集及相应的原始数据送入支持向量机进行训练,最后对企业短期贷款检验样本进行违约判别.采用贷款企业数据库558家制造业样本企业和522家房地产业样本企业进行交叉验证的实证研究,结果表明,与BP神经网络、多元判别分析、Logistic等违约判别模型相比,粗糙集和支持向量机集成的违约判别模型有更好的预测效果.