论文研究 基于人工神经网络的商业银行贷款定价模型研究
近年来,商业银行等金融机构对利率市场化进行了空前的改革,贷款利率的浮动空间不断扩大。 因此,贷款定价已成为中国商业银行最关键的环节。 迫切需要建立科学,客观的贷款定价模型,以适应发达国家商业银行的竞争节奏,使中国的金融资源配置更加优化,更好地服务于新阶段的中国经济发展。 。 首先,本文分析了中国商业银行现有的贷款定价模型,深刻认识到人的主观性对贷款定价的影响,然后确定应该客观地评价贷款定价的核心指标即风险等级。传播算法,即BP算法。 在这些理论和实践的基础上,探讨了中国商业银行新的贷款定价模型,即基于BP算法的风险评级分类的贷款定价,并对样本客户数据进行了实证分析。 最后,从宏观外部因素和自身
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