%0 Journal Article
%T Five-category evaluation of commercial bank''''s loan based on integration of rough sets and neural network<br>粗糙集-神经网络系统在商业银行贷款五级分类中的应用
%A XUE Feng
%A KE Kong-lin
%A <br>薛锋
%A 柯孔林
%J 系统工程理论与实践
%D 2008
%I 
%X 采用某股份制银行的698家贷款企业样本,基于粗糙集-Elman神经网络集成构建了贷款企业五级分类评估模型.该模型首先应用粗糙集理论约简出重要指标体系,然后将训练样本送入Elman神经网络进行学习和训练,进而对检验样本的风险等级进行判别.结果表明,与传统的logistic回归模型相比,粗糙集-神经网络系统对检验样本预测精度更高,是一种更为有效和实用的分类方法,为我国商业银行五级分类管理提供一个新的方法.
%K 粗糙集
%K Elman神经网络
%K 信用风险
%K 五级分类
%K 粗糙集理论
%K 神经网络
%K 网络系统
%K 商业银行
%K 贷款五级分类
%K 应用
%K bank
%K commercial
%K evaluation
%K neural
%K network
%K rough
%K sets
%K integration
%K 分类方法
%K 分类管理
%K 预测精度
%K 回归模型
%K logistic
%K 结果
%K 判别
%K 风险等级
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=01BA20E8BA813E1908F3698710BBFEFEE816345F465FEBA5&cid=962324E222C1AC1D&jid=1D057D9E7CAD6BEE9FA97306E08E48D3&aid=26E50A41B5C5C7B0E652923B26FBCF74&yid=67289AFF6305E306&vid=D3E34374A0D77D7F&iid=CA4FD0336C81A37A&sid=1371F55DA51B6E64&eid=94E7F66E6C42FA23&journal_id=1000-6788&journal_name=系统工程理论与实践&referenced_num=1&reference_num=12