计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2012年
3期
254-257
,共4页
指标体系%神经网络%企业信用评估
指標體繫%神經網絡%企業信用評估
지표체계%신경망락%기업신용평고
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.
研究企業信用風險評估準確性問題,企業存在產品質量、不良貸款等信用風險問題,企業信用風險是多種因素的綜閤結果,存在著不確定、非線性、隨機性等特點,無法建立確定數學評估模型.隻能根據專傢評估指標為依據.為瞭提高企業信用風險評估準確率,提齣一種BP神經網絡的企業信用風險評估方法.先採用層次分析法構建風險評估指標體繫,再用專傢繫統對評估指標進行量化打分,最後採用BP神經網絡對企業信用風險指標進行非線性學習,併對企業信用風險等級進行評估.實驗結果錶明,BP神經網絡的企業信用風險評估模模型能顯著提高評估準確率,併能夠反映企業信用風險的隨機性變化特點,使評估結果更加符閤實際情況,為企業信用風險評估提供瞭參攷.
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