基于神经网络算法的商业银行信用风险预警模型研究
风险管理
2024-05-31 v2 人工智能
机器学习
摘要
在全球化金融市场中，商业银行正面临着日益严峻的信用风险，这对银行资产安全和金融稳定性提出了更高要求。本研究运用先进的神经网络技术，尤其是反向传播（Backpropagation, BP）神经网络，开创一种新的商业银行信用风险预警模型。论文首先审析了常规金融风险预警模型，如 ARMA、ARCH 和 Logistic 回归模型，并批判性分析其实际应用。随后，本文详述了 BP 神经网络模型的构建过程，包括网络架构设计、激活函数选择、参数初始化和目标函数构建。通过对比分析，阐明了神经网络模型在商业银行信用风险预警中的优势。实验部分选取具体银行数据，验证了该模型的预测准确性和实用性。研究结果表明，该模型有效提升了信用风险管理的预见性和精确度。
引用
@article{arxiv.2405.10762,
title = {Research on Credit Risk Early Warning Model of Commercial Banks Based on Neural Network Algorithm},
author = {Yu Cheng and Qin Yang and Liyang Wang and Ao Xiang and Jingyu Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.10762},
year = {2024}
}