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基于自適應(yīng)共振模型的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估
關(guān)鍵詞：自適應(yīng)共振，神經(jīng)，信用風(fēng)險(xiǎn)摘要：自適應(yīng)共振模型是為了能夠分類任意次序模擬輸進(jìn)模式而設(shè)計(jì)的，它可以按任意精度對(duì)輸進(jìn)的模擬觀察矢量進(jìn)行分類，較好地解決了前穩(wěn)定性和靈活性，同時(shí)能夠避免對(duì)網(wǎng)絡(luò)先前所學(xué)的模式修改。本文將ART2模型于信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，通過實(shí)證比較，結(jié)果顯示應(yīng)用自適應(yīng)共振模型進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估在精度和正確性上，都優(yōu)于其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和統(tǒng)計(jì)。
1統(tǒng)計(jì)方法用于信用風(fēng)險(xiǎn)分類評(píng)估存在的局限性
對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估一類主流方法是基于分類的方法，即把信用風(fēng)險(xiǎn)看成是模式識(shí)別中的一類分類題目—將劃分為能夠定期還本付息和違約兩類。其具體做法是根據(jù)上每個(gè)種別（如期還本付息、違約）的若干樣本，從已知的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)其，從而出分類的規(guī)則，建立判別模型，用于對(duì)新樣本的判別，這樣信用評(píng)估就轉(zhuǎn)化為統(tǒng)計(jì)中的分類題目。傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)模型主要基于多元統(tǒng)計(jì)分析方法，根據(jù)判別函數(shù)的形式和樣天職布的假定不同，主要的模型有：多元回回分析模型、多元判別分析模型（MDA）、Logit分析模型、近鄰法等。其中以多元判別分析模型和Logit分析模型應(yīng)用最為廣泛，已有大量貿(mào)易化軟件。
盡管這些方法在國外有大量應(yīng)用，但是大量實(shí)證研究（Altman，1983；Tam
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