基于神经网络的信贷信用风险评估可行性

信用风险一直是企业融资重点关注的问题,如何准确的做出信用风险评估既是学术上也是实际上的需要。本文通过介绍传统统计方法模型和传统机器学习模型在信用风险领域的学术研究后,提出机器模型中的分支--神经网络模型关于信用风险评估的研究,认为神经网络模型具有更高的准确性和适用性,是预测企业违约概率的重要模型。最后对商业银行等金融机构提出建议。