Поиск решения задачи улучшения качества оценки кредитного риска заемщиков на этапе выдачи кредита. Изучение теоретических основ нейронных сетей. Геометрическая интерпретация формального нейрона. Использование метода обратного распространения ошибки.
При низкой оригинальности работы "Применение нейронных сетей к задачам оценки вероятности дефолта по потребительским кредитам", Вы можете повысить уникальность этой работы до 80-100%
Применение нейронных сетей к задачам оценки вероятности дефолта по потребительским кредитамРост неплатежей по кредитам ставит перед банками задачу улучшения качества оценки кредитного риска заемщиков на этапе выдачи кредита. Для оценки вероятности дефолта (перехода на срок свыше 180 дней) в течение года с момента выдачи кредита нами по кредитным договорам за 2011 год была обучена двухслойная нейронная сеть, состоящая из нейронов с пороговой функцией активации. Размер обучающей выборки составил около 1500 кредитных договоров, размер тестовой выборки составил свыше 150000 кредитных договоров, при этом количество дефолтов составляло около 0,8% на выборках. Исторически первой работой, заложившей теоретический фундамент для создания искусственных моделей нейронов и нейронных сетей, принято считать опубликованную в 1943 г. статью Уоррена С. Отклик нейрона далее описывается по принципу «все или ничего», т. е. переменная подвергается нелинейному пороговому преобразованию, при котором выход (состояние активации нейрона) Y устанавливается равным единице, если net > p, и Y=0 в обратном случае.
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
