概率神经网络在农户信用评估中的应用研究  

作　　者：刘畅[1] 方靓[2] 晏江[2] 熊学萍[2] 

机构地区：[1]香港中文大学,香港沙田新界999077 [2]华中农业大学,湖北武汉430070

出　　处：《湖北社会科学》2009年第11期85-89,共5页Hubei Social Sciences

基　　金：国家社会科学基金项目"农户征信制度设计与信用评判模型研究"的核心成果之一。项目编号:08CJY045

摘　　要：科学的信用风险评价与管理对提高金融机构的信贷资产质量有着非常重要的意义。在我国,农户小额贷款因其高昂的交易成本和薄弱的信用基础,不可避免地存在个人信用评估上的困难和局限,使得金融机构在发放贷款时难以准确甄别合格客户。在当前农村征信制度逐步深入的背景下,采用概率神经网络(PNN)的方法,通过对湖北调查的数据信息所反映的农户信用状况进行拟合和预测,取得了较好的效果。该方法不仅为今后科学化、规范化、智能化和统一化管理农户信贷提供了一个新视角,而且可与传统专家评估相结合,从而有效提高农村信用社对信用风险和流动性风险的防范能力。

关 键 词：概率神经网络 农户信贷 信用评估 

分 类 号：F830.61[经济管理—金融学]