基于神经网络的个人住房贷款信用评估模型研究

admin · 发表于 2024-2-19 08:16:14

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2008年美国次贷危机的爆发波及至全球金融市场，最终演变成大规模的金融危机，给众多国家的金融体系甚至其宏观经济均造成严重危害。同时，美国次贷危机的爆发也向中国商业银行个人住房贷款业务敲响了警钟。近几年来，随着我国房地产业的飞速发展，个人住房贷款业务不断扩大，贷款总量不断增加。但由于中国个人信用体系尚不成熟，信息不对称，个人信用贷款中“假按揭”和“多次按揭”现象严重。如何客观综合地评价个人信用，为商业银行发放贷款提供重要的决策依据，是当前我国个人信用体系建设亟待解决的题目。本文首先论述了目前国内外个人信用评估现状和应用于个人信用评分的主要方法，以及这些方法在实际应用中的优缺点；随后在总结国内外学者对个人信用评估指标体系研究成果的基础上，并结合个人住房贷款信用评估的特点和我国实际情况，构建了基于模糊层次分析法 (Fuzzy Analytic Hierarchy Process ,FAHP ) 的评估指标模型。通过FAHP法计算, 得出各个指标的权重并提取出对信用分值影响较大的因素，从而降低模型的复杂度。论文接着介绍了神经网络和遗传算法技术，利用BP神经网络的学习能力、非线性处理能力和容错能力，依据客户各种信用指标，提出并设计了基于神经网络的信用评估模型，并用遗传算法优化了网络权值，弥补了现有神经网络理论及其方法的不足，提高了信用评估的准确性，加强了信用风险防范；最后，用MATLAB建模工具实现模型的建立和仿真，利用相关数据对所建模型进行验证和分析，并对比了BP与GA-BP网络的计算结果，同时还将遗传神经网络模型与回归模型、分类树模型计算结果的信用情况进行对比，分析了各个模型的精确性和稳健性。本文研究成果对于加强我国商业银行个人住房贷款信用风险评估，优化和完善商业银行住房贷款信用评估体系提供了具有实际意义的参考，为提高我国商业银行对个人住房贷款发放决策的科学性提供了有益的技术手段，同时也为解决相关同类题目以及神经网络和遗传算法应用于其它领域提供了一条可资借鉴的良好途径。

基于神经网络的个人住房贷款信用评估模型研究

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