遗传神经网络在商业银行信用风险评估中的应用

摘要

商业银行在社会经济的发展中发挥着重要作用,因此如何准确的评估其信用风险,并据此建立信用风险防范体系具有重要的理论和现实意义.本文将BP神经网络与遗传算法(GA)相结合,建立起GA-BP模型,模型利用遗传算法来修改神经网络的连接权值和阈值,构建进化型的神经网络模型.并通过实证研究表明遗传神经网络技术在识别信用风险方面有较高的正确率,应用于商业银行信用风险评估领域有良好的发展前景.