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介绍和分析了目前国内外个人信用风险评估研究的现状和不足,建立了一套包含工商、税务、法院等信息的评估指标体系。构建了基于RSBP的我国商业银行个人信用风险评估模型,利用粗糙集理论对属性进行约简,并把约简结果输入BP神经网络,从而缩短了网络训练时间,提高了网络收敛速度和测试精度。通过比较基于BP神经网络和RSBP的评价结果证明了该模型的优越性。