基于模糊神经网络的小微企业信用评级研究

• 作者: 李心丹 李昊骅 杨旸 肖斌卿
• 来源期刊: 管理科学学报
• 学科: 经济
• 关键词: 模糊理论 神经网络 小微企业 信用评级
• 年，卷（期）: 2016,（11）
• 所属期刊栏目: 应用研究
• 页码范围: 114-126
• 页数: 13页
• 分类号: F832.59
• 字数: 9654字
• 语种: 中文

摘要

当前小微企业贷款需求日益增加,建立行之有效的小微企业信用评级模型已成为学术界和实务界关注的焦点.本文在阐述模型和构建指标体系的基础上,提出基于模糊神经网络开展小微企业信用评级的研究步骤,以某农村商业银行小微企业信贷微观数据为实证样本,分别进行小型企业和微型企业信用评级检测.实证结果表明,模糊神经网络模型在小微企业信用评级研究中具有较BP神经网络模型更高的检测精度.模型能够实现评级主观性与客观性结合,可对数据进行定性调节和批量处理,且具有明确的计算过程和决策规则,故适用于信用评级研究且具有稳健性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李心丹	南京大学工程管理学院	122	2452	28.0	47.0
2	杨旸	南京大学商学院	39	808	15.0	28.0
3	肖斌卿	南京大学工程管理学院	45	961	15.0	30.0
4	李昊骅	南京大学工程管理学院	4	52	2.0	4.0