宿玉海，彭 雷，郭胜川

(山东财经大学金融学院，山东济南 250014)

一、引 言

商业银行的信用风险管理一直是人们关注的焦点，在引入工程方法进行信用风险的度量后，BP神经网络信用风险模型以其较强的逼近非线性函数的优势从众多方法中脱颖而出，其对于历史数据的模拟仿真和预测能力也显示出了独特的优势。但是，BP神经网络信用模型在处理较为复杂的财务数据时，对于数据指标在模型中获得的权值没有一个明确的标准，而是特别依赖于对于历史数据指标的选择，使得模型对于新样本的考察缺乏一个有效的动态权值变动，这就造成了模型在使用过程中的困难。

随着BP神经网络信用风险管理模型应用的增多，许多学者逐渐认识到BP神经网络信用风险模型在处理财务数据时存在的问题，采取一系列的措施对BP神经网络信用风险模型进行了改进，特别是对于权值设定的改进做了大量的工作。Back等［1］建议将遗传算法与神经网络结合起来协同工作，但没有实际讨论引入遗传算法后带来的实际效果;Piramuthu等［2］采用符号特征样本的技术处理输入数据取得了较为明显的效果，但是符号特征样本技术则存在较为主观的人为因素影响。国内学者在引进神经网络以后，也为神经网络模型的优化进行了卓有成效的努力。如许佳娜、西宝［3］采用层次分析法对神经网络模型的改进，以及郭英见、吴冲［4］采用DS证据理论将神经网络和SVM的输出结果进行的融合，都在一定程度上增强了神经网络模型的判别准确率，但他们在神经网络的权值修改上仍然没有找到很好的设定规则。……