2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、隨著農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,農(nóng)村的信貸需求逐漸增長。當(dāng)前,束縛金融機(jī)構(gòu)進(jìn)入金融農(nóng)村地區(qū)的主要障礙來源于對于農(nóng)戶信用狀況的擔(dān)心,因此,農(nóng)戶信用評估手段的技術(shù)運(yùn)用是目前改變農(nóng)戶貸款難問題的現(xiàn)實(shí)解決方案之一。因此,本文從筆者工作過程中收集的農(nóng)戶小額信用貸款的基本信息作為基本數(shù)據(jù)庫,通過構(gòu)建信用風(fēng)險評估模型檢驗(yàn)農(nóng)戶信用狀況,進(jìn)行模型適用性相關(guān)研究。
   首先,本文從個人信用風(fēng)險評估技術(shù)和個人信用體系的基本理論基礎(chǔ)入手,形成對于

2、農(nóng)戶小額信用貸款風(fēng)險評估的基礎(chǔ)理論分析。其次,筆者在重點(diǎn)研究人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基礎(chǔ)上,構(gòu)建適用于農(nóng)戶小額信用貸款的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及其算法,并且通過Mathlab7.0軟件編寫B(tài)P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的運(yùn)行程序。第三,運(yùn)用筆者收集的農(nóng)戶小額信用貸款的數(shù)據(jù)信息作為樣本,通過數(shù)據(jù)庫內(nèi)的80%的數(shù)據(jù)量作為訓(xùn)練樣本調(diào)試BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對于農(nóng)戶小額信用貸款的風(fēng)險估計(jì)能力,同時,利用數(shù)據(jù)庫內(nèi)的20%的數(shù)據(jù)量作為測試樣本,檢查對于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練效果。并且針對

3、樣本數(shù)據(jù)的抽樣重復(fù)進(jìn)行10次,以獲得BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對于農(nóng)戶小額信用貸款風(fēng)險評級的整體效果,通過驗(yàn)證BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在估計(jì)數(shù)據(jù)庫樣本的準(zhǔn)確率結(jié)果為:對于信用評分而言,練樣本數(shù)據(jù)的訓(xùn)練精度為90.37%,測試樣本的測試精度為89.96%,測試樣本的平均誤差為0.03,誤差的標(biāo)準(zhǔn)差為5.07;對于信用評級集而言,訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)的訓(xùn)練精度為63.94%,測試樣本的測試精度為62.63%,測試樣本的平均誤差為-0.01,誤差的標(biāo)準(zhǔn)差為0.51。
 

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