V-fold交叉验证和BP神经网络在信用评价中的应用  

An Application of V-fold Cross-validation Technique and BP Neural Networks to Credit Analysis

作　　者：杨力[1] 童艳梅 阮守武[3] 刘晓伟[3] 吴德胜[3] 

机构地区：[1]安徽理工大学经济管理系,安徽淮南232001 [2]南京佳汇科技有限公司,江苏南京210014 [3]中国科学技术大学商学院,安徽合肥230026

出　　处：《运筹与管理》2005年第4期140-143,共4页Operations Research and Management Science

基　　金：安徽省教育厅人文社科基金项目(2004sk101);安徽省高等学校青年教师科研资助计划项目(2004)jq143);中国科技大学博士生创新基金和中科院研究生创新基金项目。

摘　　要：研究关于公司神经网络信用评估问题的现状,提出一套甄选方法准则,用于建立适合于我国企业的信用评分指标体系;然后依据该指标体系建立了基于BP回归神经网络的信用评估模型;采用V-fold交叉验证技术,利用样本公司实际指标数据对该模型的评分效果进行了实证研究。We study the present situation about credit evaluation of corporation neural network. Some methods and guide lines are put forward, so that some distinguishing indexes can be chosen. Thus credit-score models applied to Chinese corporations are set up by BP neural networks. Finally, an experiential research of the credit-score models＇ scoring powers is carried out using actual index data by V-fold Cross-validation technique.

关 键 词：信用评分 BP神经网络 V—fold交叉验证技术 实证研究 

分 类 号：N945.16[自然科学总论—系统科学]