罗 烨,蔡秋茹,柳益君,叶飞跃

摘 要:对企业进行科学准确的资信评估,可以辅助决策,降低投资者风险,因此提高资信评估的准确度和科学性极其重要。针对当前企业资信评估方法的不足,将BP神经网络应用于企业资信评估。根据企业资信等级与其影响因素之间的映射关系,建立BP神经网络评估模型。实验结果表明,该模型具有较高的精度,提高了企业资信评估的准确性。

关键词:BP神经网络;资信评估;金融决策;动态演化

中图分类号:TP183文献标识码:A

文章编号:1004-373X(2009)20-147-03

Application of BP Neural Network in Corporation Credit Rating

LUO Ye,CAI Qiuru,LIU Yijun,YE Feiyue

(Jiangsu Teachers University of Technology,Changzhou,213001,China)

Abstract:Scientific and accurate credit rating of enterprises can be assisted in decision-making and the risk of investors can be reduced.Therefore,it is utmost important to improve the accuracy and the scientific of the credit rating.BP neural network is applied to the problem of corporation credit rating to avoid the inability of conventional credit rating methods.BP neural network model is established for the problem according to the relationship between credit rating and its influential factors.The results show that the model is fast and accurate.

Keywords:BP neural network;credit rating;financial strategy;dynamic evolution

0 引 言

随着经济的发展,国家逐步放开了对金融的管制,使金融市场的发展速度得以不断加快,经济形态也更倾向于信用经济。资信评估作为市场经济中的监督力量,对经济的影响是不言而喻的。它在很大程度上降低信息不对称的成本,能够作为投资者的重要参考依据。科学准确的资信评估可以辅助决策,降低投资者风险。因此,提高资信评估的准确度和科学性极其重要[1]。

企业资信评估是以独立经营的企业或经济主体为对象,对进行一般性的商业交往、投资合作及信贷活动的信用评价。本质上它属于综合评价中的分类与排序问题。传统的资信评估方法是基于统计学的分析方法,包括线性回归分析、线性判别分析、逻辑回归分析等[2,3]。然而统计学方法有很大的局限性,存在权重的确定,缺乏理论依据,带有明显主观臆断且计算复杂的缺陷。神经网络技术可实现非线性关系的隐式表达,摒弃预测函数的变量是线性和互相独立的假设,信用评级时不用确定各因素的权重且可处理各指标之间的非线性相关性。……