基于神经网络和遗传神经网络的农村信用社企业贷款5级分类

分别运用神经网络和遗传神经网络对农村信用社企业贷款进行了5级分类。结果表明,运用遗传神经网络的分类效果明显好于单纯用神经网络的分类效果;模型的准确率高,有利于农村信用社更好地进行贷款分类,从而更好地进行金融风险的控制。

两种宫颈涂片细胞学分类法的应用研究

目的对宫颈涂片细胞学检查巴氏5级分类法与描述性诊断TBS分类法在宫颈癌筛查中的应用进行比较。方法对分别采用巴氏5级分类法与TBS分类法进行宫颈涂片细胞学检查的94 209例已婚妇女做回顾性分析。结果两种细胞学分类法对上皮异常细胞阳性,检出率有非常显著的意义(2χ=264.48,P<0.001)。TBS分类法应用于宫颈涂片细胞学检查能明显提高上皮异常细胞的检出率。结论建议对已婚妇女进行常规性宫颈涂片细胞学检查,并广泛推行TBS分类法。

测算商业银行贷款违约概率的贷款违约表法探讨

结合我国商业银行贷款5级分类的实施,在回顾、分析国外商业银行违约贷款测算模型演变的基础上,首次提出用贷款违约表法测算我国商业银行贷款的违约概率。该测算方法建立在客户的信用等级基础上,能适时测算贷款的违约概率,有利于我国商业银行合理地测算贷款组合的预期损失和非预期损失。