摘要：采用某股份制银行的698家贷款企业样本，基于粗糙集-Elman神经网络集成构建了贷款企业五级分类评估模型.该模型首先应用粗糙集理论约简出重要指标体系，然后将训练样本送入Elman神经网络进行学习和训练，进而对检验样本的风险等级进行判别．结果表明，与传统的logistic回归模型相比，粗糙集-神经网络系统对检验样本预测精度更高，是一种更为有效和实用的分类方法，为我国商业银行五级分类管理提供一个新的方法．

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