文件名称：基于遗传算法的银行贷款决策优化模型-研究论文
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更新时间：2024-06-30 00:08:57
Lending Decision Genetic
为了避免传统统计和数学编程的复杂性和耗时，智能技术在不同的金融研究领域受到了极大的关注，特别是在银行决策的优化方面。 然而，在信贷紧缩的环境中，选择能够使银行利润最大化的最佳银行贷款决策仍然是一个巨大的挑战。 为此，本文提出了一种基于遗传算法 (GA) 的智能模型，以在具有信用紧缩约束 (GAMCC) 的高度竞争环境中组织银行贷款决策。 GAMCC 提供了一个框架来优化银行在构建贷款组合时的目标，通过最大化银行利润和最小化银行违约概率来寻找动态贷款决策。 与最先进的方法相比，GAMCC 被认为是一种更好的智能工具，可以使银行将贷款筛选时间缩短 12% 至 50%。 此外，它极大地增加了银行利润，幅度在 3.9% 到 8.1% 之间。