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J-GLOBAL ID：201102290493802540   整理番号：11A1160566

人工メタ可塑性:信用格付のモデル化に対する新しい手法

Artificial Metaplasticity: an Approximation to Credit Scoring modeling

著者 (5件)： MARIN-DE-LA-BARCENA Amparo (Technical Univ. Madrid, ESP) ,  MARCANO-CEDENO Alexis (Technical Univ. Madrid, ESP) ,  JIMENEZ-TRILLO Juan (Technical Univ. Madrid, ESP) ,  PINUELA Juan A. (Technical Univ. Madrid, ESP) ,  ANDINA Diego (Technical Univ. Madrid, ESP)
資料名： Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society  (Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society)
巻： 36th Vol.4  ページ： 2817-2822  発行年： 2010年 
JST資料番号： H0475B  ISSN： 1553-572X  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 金融銀行業界では,リスク管理の向上や信用リスクの評価が関心の中心となりつつある。このうち信用リスク評価の中心となる信用格付手法の開発には,人工知能やニューラルネットワークが高い能力を発揮すると考えられる。本文では,信用格付モデル化に対するニューロンの生物学的メタ可塑性から着想した新しい手法を提案した。提案したメタ可塑性多層パーセプトロンアルゴリズムによって,後退法を用いた多層パーセプトロンやオーストラリア信用保証データベースに適用されている手法より優れた結果が得られることが分かった。

シソーラス用語： *金融保険業 ,  *リスク管理 ,  *リスク評価 ,  信用 ,  等級づけ ,  ニューロン ,  多層パーセプトロン ,  アルゴリズム

分類 (1件)： システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (6件)： 人工 ,  メタ可塑性 ,  信用 ,  格付 ,  モデル ,  手法