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当前位置：教育论文中心首页--硕士论文--基于BP神经网络对信贷客户逾期的分析与预测
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基于BP神经网络对信贷客户逾期的分析与预测
 
     论文目录
 
摘要第2-3页
Abstract第3页
1 绪论第6-9页
    1.1 课题研究背景及研究意义第6页
    1.2 国内外研究状况第6-8页
        1.2.1 信用评价与风险预测研究状况第6-7页
        1.2.2 神经网络研究状况第7-8页
    1.3 论文内容第8-9页
2 信用评价指标第9-11页
    2.1 企业信用评价指标第9-10页
    2.2 个人信用评价指标第10-11页
        2.2.1 传统商业银行第10页
        2.2.2 P2P网络信贷第10-11页
3 神经网络基础理论第11-21页
    3.1 神经网络第11-15页
        3.1.1 简介第11-12页
        3.1.2 结构第12-15页
    3.2 BP神经网络第15-21页
        3.2.1 BP算法第15-19页
        3.2.2 弹性反向传播算法第19-20页
        3.2.3 模型建立第20-21页
4 模型的选择与评价标准第21-28页
    4.1 分类任务评价指标第22-26页
        4.1.1 正确率与平均正确率第22-23页
        4.1.2 精确率、召回率与F_1第23-24页
        4.1.3 AUC值第24-25页
        4.1.4 KS值第25-26页
    4.2 交叉验证第26-28页
        4.2.1 简单交叉验证第26-27页
        4.2.2 K折交叉验证第27页
        4.2.3 留p交叉验证第27-28页
5 实证分析第28-43页
    5.1 案例一第28-37页
        5.1.1 数据描述第28-29页
        5.1.2 数据预处理第29-30页
        5.1.3 描述性统计与变量选取第30-35页
        5.1.4 模型建立第35-37页
        5.1.5 预测第37页
    5.2 案例二第37-43页
        5.2.1 数据描述第37-38页
        5.2.2 数据处理与描述性统计第38-39页
        5.2.3 模型建立第39-43页
结论第43-44页
参考文献第44-46页
致谢第46-48页
 
 
论文编号BS4040764，这篇论文共48页
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