基于多指标体系与模糊神经网络的中小微信贷决策研究

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摘要：为避免风险，银行对中小微企业进行评估以制定信贷决策，如何有效制定此信贷决策是关键的研究方向。我们通过对数据进行量化分析，选用线性规划模型，以最大化年利息为目标函数，根据利率、额度、客户流失率等指标，将剩余76 家企业按照信誉程度对其贷款年利率和年度总额求解，得到当企业的信誉等级为A时，对其贷款年利率为4.65%，年度信贷总额为61.5万时银行收益最大，当企业的信誉等级为B时，贷款年利率为5.85%，对其年度信贷总额为73.5万时银行收益最大，当企业的信誉等级为C时，贷款利率为5.85%，对其年度信贷总额为73.5万银行收益最大。而后对302家企业进行初步筛选，并采用模糊神经网络模型，结合混合学习算法，最小二乘公式进行辨识计算网络总输出，通过预测的平均误差值，将该目标函数求解得到低风险企业贷款总额为 3466 万元，利率为 0.0465，中风险企业贷款额为 6534 万元，利率为 0.0585 时，银行获利最高，为 543.408 万元。

关键词：

线性规划；指标体系；模糊神经网络；中小微企业

Universe Scientific Publishing

ISSN：2661-3271

年,卷(期)：2021,4(8)