基于DBN的线上供应链金融信用风险研究  

作　　者：徐荣贞[1] 何梦珂 

机构地区：[1]天津科技大学经济与管理学院

出　　处：《会计之友》2021年第11期61-67,共7页Friends of Accounting

基　　金：天津市哲学社会科学规划项目“双创视角下网络借贷的区域集群化发展模式研究”(TJGL17-018)。

摘　　要："互联网+"背景下,针对如何解决深度挖掘线上供应链金融大数据背后信用风险的问题,提出了一种基于深度信念网络(DBN)的线上供应链金融信用风险评估方法。首先,建立了由受限玻尔兹曼机(RBM)和分类器SOFTMAX构成的深度信念网络评估模型,并利用该模型对三类数据集进行性能评估测试;其次,运用因子分析法从21个指标中甄选8个指标,输入到RBM中进行转换,形成更为科学的评估指标,再将指标输入到SOFTMAX中进行评估;最后,将这种基于DBN的线上供应链金融信用风险评估方法应用到实例中进行了验证。结果表明:该方法的评估准确率达96.04%,与SVM法、Logistic法相比较,具有更高的评估准确率和更好的合理性。

关 键 词：线上供应链金融 信用风险 深度学习神经网络 DBN模型 因子分析 

分 类 号：F830.2[经济管理—金融学]