粗糙集神经网络提升商业银行信贷风险预测精准度

本文标题《基于粗糙集神经网络的商业银行信贷风险研究》由王吉培和张志伟两位作者针对商业银行信贷风险这一核心问题进行深入探讨。文章首先从信贷风险的定义和特性出发，指出传统的BP神经网络在处理大量数据、速度和解释能力上的局限性。为了克服这些问题，作者提出了结合粗糙集理论的BP神经网络预测方法。 粗糙集理论作为一种数据挖掘和知识发现的技术，能够在处理不确定性和不完备信息时提供有效的解决方案。通过粗糙集与BP神经网络的融合，文章旨在构建一个更高效、准确的信贷风险评估模型。相比于传统的Logistic回归模型，粗糙集-BP神经网络系统在对检验样本的预测精度上有所提升，证明了这种方法在信用风险分类中的优势。 文章的关键点在于对比了粗糙集-BP神经网络与多元判别模型、Logistic回归模型以及神经网络模型在实际应用中的表现。例如，Altman的Z-Score模型和ZETA模型用于确定制造业违约阈值，而Ohlson的Logistic回归模型在信用风险评估领域表现出较高的预测准确性。同时，Chen and Huang的研究显示神经网络在信用风险评估中的相对优越性，而Huang and Hsnchun的工作则证明了神经网络在不同地区样本下的预测能力。 然而，由于信贷风险受多种复杂因素影响，如经济环境、企业经营状况等，线性模型往往无法充分捕捉这些非线性关系。神经网络的非线性特性使其成为处理此类复杂问题的理想工具，它能进行复杂的逻辑运算并实现复杂的风险关联预测。 《基于粗糙集神经网络的商业银行信贷风险研究》不仅提供了对信贷风险评估的新方法，还为商业银行风险管理实践者提供了理论支持，强调了粗糙集神经网络在提升预测精度和适应性方面的价值，对于提升我国信贷风险管理水平具有重要意义。