神经网络的企业信用风险评估应用研究

• 作者: 徐继红 沈军彩
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 经济
• 关键词: 指标体系 神经网络 企业信用评估
• 年，卷（期）: 2012,（3）
• 所属期刊栏目: 人工智能与专家系统
• 页码范围: 254-257
• 分类号: F830
• 字数: 3134字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2012.03.062

摘要

研究企业信用风险评估准确性问题,企业存在产品质量、不良贷款等信用风险问题,企业信用风险是多种因素的综合结果,存在着不确定、非线性、随机性等特点,无法建立确定数学评估模型.只能根据专家评估指标为依据.为了提高企业信用风险评估准确率,提出一种BP神经网络的企业信用风险评估方法.先采用层次分析法构建风险评估指标体系,再用专家系统对评估指标进行量化打分,最后采用BP神经网络对企业信用风险指标进行非线性学习,并对企业信用风险等级进行评估.实验结果表明,BP神经网络的企业信用风险评估模模型能显著提高评估准确率,并能够反映企业信用风险的随机性变化特点,使评估结果更加符合实际情况,为企业信用风险评估提供了参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈军彩	上海商学院信息及计算机学院	11	33	2.0	5.0
2	徐继红	上海商学院信息及计算机学院	2	26	2.0	2.0