基于深度神经网络的银行信贷风险监测模型研究及实现

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基于深度神经网络的银行信贷风险监测模型研究及实现

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基于深度神经网络的银行信贷风险监测模型研究及实现

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
1 引言	第9-16页
1.1 研究背景及意义	第9-11页
1.2 国内外研究现状	第11-13页
1.3 研究内容	第13-14页
1.4 本文研究方法和创新点	第14-16页
2 商业银行信贷风险监测研究概述	第16-23页
2.1 商业银行信贷风险定义及分类	第16-18页
2.1.1 商业银行信贷风险定义	第16页
2.1.2 商业银行信贷风险分类	第16-18页
2.2 商业银行信贷风险分析方法概述	第18-21页
2.2.1 统计分析方法	第18-19页
2.2.2 分类树法	第19-20页
2.2.3 麦肯锡模型	第20页
2.2.4 人工神经网络方法	第20-21页
2.3 商业银行风险监测的涵义	第21-22页
2.4 本章小结	第22-23页
3 深度神经网络	第23-30页
3.1 深度神经网络简介	第23-24页
3.2 深度置信网的基本原理	第24-26页
3.3 深度自动编码器的基本原理	第26-29页
3.4 深度神经网络方法用于信贷风险评估监测的可行性分析	第29页
3.5 本章小结	第29-30页
4 基于深度神经网络的银行信贷风险监测模型的构建	第30-45页
4.1 监测指标体系的构建	第30-39页
4.1.1 信贷风险监测指标体系构建原则	第30-32页
4.1.2 农发行现行信贷风险监测指标	第32-33页
4.1.3 信贷风险监测指标体系的建立	第33-38页
4.1.4 信贷风险监测指标的筛选	第38-39页
4.2 风险监测模型的设计	第39-43页
4.2.1 初始权值选取	第40页
4.2.2 误差函数的选取	第40-41页
4.2.3 训练终止条件	第41页
4.2.4 每层节点数的确定	第41页
4.2.5 网络激活函数	第41-42页
4.2.6 预训练	第42-43页
4.2.7 训练提升方法	第43页
4.3 本章小结	第43-45页
5 基于深度神经网络的银行信贷风险监测模型的验证	第45-58页
5.1 样本的设计	第45-52页
5.1.1 样本选取	第45-47页
5.1.2 样本数据的预处理	第47页
5.1.3 指标筛选	第47-52页
5.2 网络层节点数选择	第52-53页
5.3 激活函数选择	第53页
5.4 预训练方法选择	第53-54页
5.5 实验结果及分析	第54-57页
5.6 本章小结	第57-58页
6 总结与展望	第58-60页
6.1 研究总结	第58-59页
6.2 展望	第59-60页
参考文献	第60-62页
附录	第62-68页
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果	第68-69页
致谢	第69页

本篇论文共69页，点击这进入下载页面。

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