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[期刊] 统计与决策  [作者] 杨尚东  乞建勋  李星梅  
[期刊] 华东经济管理  [作者] 夏红芳  刘思峰  
针对企业信用风险评判过程中存在的模糊不确定性因素,结合“Z值法”提炼评判指标,利用模糊神经网络方法,通过实例计算出的良好结果,论证了模糊神经网络方法在复杂问题分析中的独特意义。
[期刊] 财会月刊  [作者] 郭文伟  陈泽鹏  钟明  
本文首先从企业特征、股东特征、合约特征和财务特征四大方面构建了一个多层次的小型企业信用风险评价体系,然后用主成分分析法对评价指标进行降维并提取公因子,再采用基于多层感知器(MLP)的神经网络技术来挖掘我国小型企业的信用风险的关键影响因素,最后构建了五分类模式下的信用风险预警模型。结果表明:企业特征(总资产、净资产、销售收入、企业形式、所处区域、企业年龄和企业性质)、财务特征(存货周转率、总资产报酬率)和合约特征(基于权益的融资占比)对其信用风险具有重要影响,在构建小型企业信用风险预警模型时,必须高度重视这些特征因素。而基于主成分分析法的MLP模型具有运行速度快、预测精度高的优点,是一种可靠有效...
[期刊] 西北农林科技大学学报(社会科学版)  [作者] 姚淑琼  强俊宏  
利用2009年杨凌区三家农村信用社的实地调研资料进行了农户小额信贷信用风险评估的实证研究,对指标变量分别进行正态性检验、差异性检验和多重共线性检验,利用MATLAB7.0软件建立了8—14—1结构的BP神经网络农户信用风险评估模型。模型对训练集样本的总体判别正确率为100%,对测试集样本违约类农户的预测正确率达90%,总体正确率达84.09%。准确度较高,能够为农村信用社识别农户信用风险提供较好的依据。
[期刊] 企业管理  [作者] 欧阳柳  沈志宏  
电力客户信用及风险评价指标体系构建信用及风险评价指标电力客户信用是指电力客户在电力使用、电费支付及其他有关电力事宜中履行约定所取得的信任。但是,电力客户信用又是一个内涵丰富、外延模糊的概念,其内容涉及电力客户的历史、现状、前景等诸多方面,是在综合考虑电力用户电费支付的历史记录、合作情况及交纳相关费用意愿的基础上对电力用户进行客观、公正的信用评价。该评价既是对电力客户
[期刊] 中央财经大学学报  [作者] 方先明  熊鹏  张谊浩  
为克服商业银行信用风险评价中所遇到的模糊综合评判失效及警限确定的难题,通过能量极小点的设计,利用Hopfield神经网络记忆与联想功能,建立基于Hopfield神经网络的风险评价模型。将其应用于信用风险评价,网络运行结果可以反映信用风险的当前状态。研究还表明,该模型能在一定程度上反映样本数据的数字特征,适合于信用风险的评价,但其评价能力受记忆容量及样本差异的影响。
[期刊] 云南财经大学学报(社会科学版)  [作者] 吴永兴  
理论与实际相结合,应用神经网络技术,构建了一个基于BP神经网络技术的信用风险评价模型,对我国传统的信用风险分析方法进行改进,克服了以往我国信用风险度量中存在主观随意性的特点,为我国信用风险度量模型的建设拓宽了思路,丰富了我国信用风险体系建设中的度量方法。
[期刊] 管理评论  [作者] 胡海青  张琅  张道宏  
近年来,依托中小企业与核心企业间真实贸易背景开发的供应链金融业务在我国发展迅速,这要求商业银行从新的视角对中小企业的信用风险进行认识和评估。本文从供应链金融的视角,提出了新的中小企业信用风险评估指标体系,该体系结合了核心企业资信情况及供应链关系情况,运用机器学习的方法支持向量机(SVM)建立信用风险评估模型;并通过与用BP神经网络算法建立的信用风险评估模型进行实证结果对比,结果表明在小样本下基于SVM的信用风险评估模型更具有效性和优越性,同时证实了供应链金融视角下的中小企业信用风险评估指标体系能够更准确地判断中小融资企业的信用状况,有助于缓解中小企业融资困境。
[期刊] 财经问题研究  [作者] 江训艳  
信用风险是指借款人没有能力或没有意愿按期还本付息而给贷款人造成损失的风险。传统的信用风险主要来自于商业银行的贷款业务,现代意义上的信用风险考虑到了风险环境的变化,不仅包括传统定义上的贷款违约风险也包括借款人违约可能性发生变化而给银行资产造成损失的风险。本文在研究目前较为流行的信用风险度量模型之后,提出BP神经网络预警系统来预警信用风险。
[期刊] 商业时代  [作者] 马静  
资产证券化是依托特定的资产组合或者现金流为支撑而发行的债券,也是融资途径的一种方式,它可以将流动性差、可产生预见稳定现金流的资产转换成有较强流动性的债券形式,从而在市场上流通。资产证券化的这种优势给金融机构提供了快速处置不良资产的有效途径。资产证券化这种金融衍生品近年来在我国得以应用,其优良的特性使其受到广泛的关注。资产池信用评测在资产证券化过程中发挥着至关重要的作用,本文的思路是构建一个尽可能涵盖资产证券化各参与方的风险控制体系,以可测量的指标来反映资产证券化信用违约率。运用BP神经网络模型对资产证券化资产池信用进行测评,从债务方、发起方、信托机构三方,选取不同的影响因素,对我国资产证券化实...
[期刊] 管理现代化  [作者] 李从刚  童中文  曹筱珏  
关键词:
[期刊] 财会通讯  [作者] 姚爽  高江波  黄玮强  
文章基于制造业整体特征,选取财务指标和非财务指标构建制造企业信用风险预警指标体系;在传统BP神经网络模型的基础上对输入指标运用因子分析进行降维优化处理,通过蝙蝠算法优化传统BP神经网络的随机权值问题,构建制造业上市公司信用风险预警的FA-BA-BP模型;以60家制造业上市公司为样本,进行实证研究。通过对数据的降维处理,提炼出盈利能力、偿债能力、运营能力、自身规模、创新能力和经营规范六个信用风险预警因子。研究表明:FA-BA-BP神经网络模型迭代次数更少、均方误差和平均绝对误差均为最小,且预测准确率达到95%,具有良好的预警作用。
[期刊] 统计与决策  [作者] 毛义华  刘悦  
文章旨在为商业银行提出一种较科学的企业信用等级评定方法——基于RBF神经网络的企业信用的评级方法。提出了客户信用的评价指标;并利用RBF神经网络模拟各评价指标和客户企业实际信用之间的复杂非线性关系。本文使用matlab编程建立RBF神经网络,并通过试算法确定隐含层神经元的个数和径向基函数的分布密度(spread)取值,使所得网络仿真效果达到最佳。
[期刊] 工业技术经济  [作者] 韩静  
本文介绍了PNN方法及其分类机理,构造了用于识别两类模式样本的PNN结构,考虑七个财务指标:资产收益率、负债比率、存货比率、应收账款比率、总资产周转率、盈利指数和现金流量指数作为我国上市企业信用判别模型的识别变量,对32上市公司进行两类模式分类建模,并利用该模型对另16家上市公司进行检验。仿真结果表明,PNN对两类模式样本的分类准确率达到81.25%。由此知,PNN结构其分类效果较好,对企业信用评级建模具有一定价值。
[期刊] 西北农林科技大学学报(社会科学版)  [作者] 谭庆美  吴金克  赵黎明  
利用因子分析法建立了我国中小企业信用评价财务指标体系,据此构建了单隐层结构的BP神经网络,并以2006年100家ST和非ST上市公司为训练样本,详细考察了隐含层结构和网络训练函数对BP神经网络辨识性能的影响,最终得到了具有较快收敛速度和较高准确率的BP神经网络。在此基础上,以2006年财务数据为研究样本,对102家上市中小企业进行了信用评价。结果表明,各中小企业之间的信用评价结果存在较大的异质性,说明采用BP神经网络进行信用评价具有较高的可操作性。
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