基于神经网络模型的网络借贷高危企业信用风险的识别研究

基于神经网络模型的网络借贷高危企业信用风险的识别研

究

王茂光; 朱子君

【期刊名称】《《网络与信息安全学报》》 【年(卷),期】2017(003)012

【摘要】网络借贷的飞速发展在一定程度上缓解了小微型企业融资难的问题,但也暴露出网络借贷平台信用风险的识别问题.为充分识别高危网贷企业的特征,以中小型网贷企业为样本,通过指标筛选,挑选出与风险识别相关度较高的指标作为指标变量.并利用BP神经网络算法模型得出高危网贷企业在不同条件下的信用风险识别率和信用风险分类正确率.实验结果表明,高危网贷企业的信用风险具有高度识别性,高召回率、高正确率的特点. 【总页数】7页(1-7)

【关键词】高危网贷企业风险识别; 指标筛选; 神经网络; 召回率 【作者】王茂光; 朱子君

【作者单位】中央财经大学信息学院 北京 100081 【正文语种】中文 【中图分类】F49 【相关文献】

1.基于神经网络模型的网络借贷高危企业信用风险的识别研究 [J], 王茂光; 朱子君

2.基于神经网络模型的网络借贷高危企业信用风险的识别研究 [J], 王茂光; 朱子君

3.供应链金融模式下中小企业信用风险评价研究—基于Logistic模型与BP神经网络模型的对比研究 [J], 贺敏伟[1]; 胡文文[1]

4.中小上市公司信用风险评估比较研究r—— 基于径向基神经网络和BP神经网络模型 [J], 何欣; 张红梅

5.基于BP神经网络模型的创业板上市公司信用级别评估和信用风险度量 [J], 叶永刚; 吴良顺

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