基于贝叶斯神经网络的信贷策略规划研究

摘要

本文主要针对企业信贷业务带来的风险进行相关研究,利用贝叶斯神经网络与双规划目标模型,运用模拟退火算法制定出信贷策略,结合层次分析法制定出企业在受到突发因素影响下的信贷调整策略.首先通过Spearman相关性分析,筛选出衡量信贷风险的五项指标,因此选取该算法对123家企业建立风险评估模型.其次拟合得出客户流失率关于企业信贷利率的二次函数,计算银行信贷收益函数,建立双规划目标模型,运用Matlab模拟退火算法求最优解,探究如何针对不同风险下企业信贷策略,既保证银行营利最大化,同时风险又在可控范围内.最后通过对302家企业的指标数据进行风险评估,预测其对应的信誉等级,运用模拟退火算法,探究在总贷款1亿元的限制条件下的信贷策略.