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针对自组织竞争(SOC)神经网络在解决模式分类问题上的优势,结合主成分分析法来构建商业银行信用风险识别模型.首先构造一套用于描述贷款企业信用状况的指标体系,然后使用主成分分析法提取特征指标,再采用SOC神经网络进行非监督分类.通过选取陕西省2007年度在沪、深两市交易的26家上市公司作为样本进行实证分析,实证结果表明:模型对信用风险具有较强的识别能力,同时对商业银行还有较好的预测功能.
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计算机仿真
ISSN： 1006-9348
Year： 2009
Issue： 12
Volume： 26
Page： 249-252
Cited Count：
WoS CC Cited Count： 0
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