論文の概要: Research on Credit Risk Early Warning Model of Commercial Banks Based on Neural Network Algorithm
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.10762v2
- Date: Thu, 30 May 2024 08:13:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-31 20:15:18.458797
- Title: Research on Credit Risk Early Warning Model of Commercial Banks Based on Neural Network Algorithm
- Title（参考訳）: ニューラルネットワークを用いた商業銀行の信用リスク早期警戒モデルに関する研究
- Authors: Yu Cheng, Qin Yang, Liyang Wang, Ao Xiang, Jingyu Zhang,
- Abstract要約: この研究は、特にバックプロパゲーション(BP)ニューラルネットワークのような高度なニューラルネットワーク技術を利用して、商業銀行の信用リスクをプリエンプションする新しいモデルを開発した。
研究結果は、このモデルが信用リスク管理の予測と精度を効果的に向上させることを示唆した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.315852697312195
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the realm of globalized financial markets, commercial banks are confronted with an escalating magnitude of credit risk, thereby imposing heightened requisites upon the security of bank assets and financial stability. This study harnesses advanced neural network techniques, notably the Backpropagation (BP) neural network, to pioneer a novel model for preempting credit risk in commercial banks. The discourse initially scrutinizes conventional financial risk preemptive models, such as ARMA, ARCH, and Logistic regression models, critically analyzing their real-world applications. Subsequently, the exposition elaborates on the construction process of the BP neural network model, encompassing network architecture design, activation function selection, parameter initialization, and objective function construction. Through comparative analysis, the superiority of neural network models in preempting credit risk in commercial banks is elucidated. The experimental segment selects specific bank data, validating the model's predictive accuracy and practicality. Research findings evince that this model efficaciously enhances the foresight and precision of credit risk management.
- Abstract（参考訳）: グローバル化した金融市場の世界では、商業銀行は信用リスクの増大に直面するため、銀行資産の安全と金融安定に対する要求が高まっている。
この研究は、特にバックプロパゲーション(BP)ニューラルネットワークのような高度なニューラルネットワーク技術を利用して、商業銀行の信用リスクをプリエンプションする新しいモデルを開発した。
この談話は最初、ARMA、ARCH、ロジスティック回帰モデルといった従来の金融リスクプリエンプティブモデルを精査し、現実の応用を批判的に分析した。
その後、BPニューラルネットワークモデルの構築プロセスについて詳述し、ネットワークアーキテクチャ設計、アクティベーション関数の選択、パラメータの初期化、目的関数構築を含む。
比較分析により、商業銀行の信用リスクを前提としたニューラルネットワークモデルの優位性が解明される。
実験セグメントは特定の銀行データを選択し、モデルの予測精度と実用性を検証する。
研究は、このモデルが信用リスク管理の予測と精度を効果的に向上させることを示唆している。
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