基于贝叶斯正则化神经网络的企业资信评估

基于神经网络的信用评估技术研究及应用随着金融市场的不断发展，信用评估技术也越发显得重要。

传统的信用评估主要依赖于人工审核和简单的统计学方法。

然而这些方法已经不能满足当前的需要，想要更加准确、快速地评估信用风险，就需要借助于新兴的技术——神经网络。

神经网络是一种仿生计算的模拟系统，被认为是模拟人类神经元运作的计算模型。

作为一种非常强大的计算工具，神经网络能够处理大量的数据、提取复杂的特征信息，并进行自适应学习。

这些特性让神经网络成为了信用评估中非常有价值的工具。

首先，神经网络能够快速地对复杂的数据进行处理。

相比于传统的统计学方法，神经网络可以处理更多的数据，并且在数据量较大的情况下也能保持高效的运算速度。

这样一来，我们就能够对更多的数据进行分析，从而提高信用评估的准确性。

同时，神经网络能够提取出更加精细的特征信息。

传统的统计学方法通常只能从数据中提取出一些简单的统计信息，而神经网络则能够对数据进行深入的学习，从而提取出更加精细的特征信息。

这些特征信息可以更好地反映出借款人的信用状况，从而提高信用评估的准确性。

此外，神经网络还可以进行自适应学习。

随着时间的推移，市场环境和借款人的情况都会发生变化，因此传统的模型可能会失效。

而神经网络可以根据新的数据进行学习，自适应地调整模型，从而保持准确性。

凭借以上优势，神经网络已被广泛应用于信用评估领域。

例如在个人信用评估中，可以将大量的人口统计学数据、金融数据和社交数据输入神经网络模型中，从而提高评估的准确性。

在企业信用评估中，也可以将上市公司的财务数据、社交数据和新闻事件等数据输入神经网络中，从而更好地评估其信用风险。

不过，神经网络也存在一些缺陷。

首先，神经网络需要大量的数据来进行学习，否则模型很容易出现过拟合的情况。

其次，神经网络的结构较为复杂，需要专业人员进行设计和训练，成本较高。

总的来说，基于神经网络的信用评估技术已经成为了评估信用风险的重要工具之一。

尽管其存在一些缺陷，但在大量的数据和专业人员的支持下，神经网络能够更加准确地评估信用风险，保障金融市场的稳定。

第23卷第3期重庆科技学院学报(自然科学版)2021年6月贝叶斯正则化在信息安全风险评估中的应用赵倩(安徽警官职业学院信息管理系，合肥230031)摘要:为提高网络信息安全风险评估效率，提出了一种基于贝叶斯正则化(BR)神经网络的风险量化评估模型。

在信息安全风险分析方法(ISRAM)基础上，利用模糊理论对评价指标进行量化处理，使用BR算法对BP神经网络进行训练。

模型仿真实验结果显示,BR算法相比传统的LM算法在训练性能和训练状态上存在一定优势,BR算法的训练拟合度可达90.7%,BR算法训练得到的神经网络模型具有较好的泛化能力(关键词:信息安全；风险评估；贝叶斯正则化；BP神经网络中图分类号:TP393文献标识码:A文章编号：1673-1980(2021)03-0074-05互联网技术的飞速发展和广泛应用使得信息资源高度集中，同时增加了信息泄漏的风险，因此需要不断加强信息安全管理。

进行信息安全风险评估,可为保障信息安全提供科学依据，是风险管理的重要环节。

信息安全风险评估模型需要不断优化，从而尽可能排除偶然因素和人为因素对评估结果的影响，提咼风险评估效率。

为此，我们提出了一■种基于贝叶斯正则化神经网络的风险量化评估模型:利用模糊理论对评价指标进行量化处理，以降低偶然因素和人为因素的影响;利用贝叶斯正则化算法对BP 神经网络进行训练，以改善拟合效果(1风险评估模型的构建1.1贝叶斯正则化神经网络理的理，要用于处理不确定性知识。

公式(1)展现了贝叶斯正则化神经网络处理参数的核心思想，经过正则化处理后的参数能够有效提高神经网络的泛化能力[1'2]( F(9P)!F(常(9(1)式中：9、B代表事件;F表示事件发生的概率。

(9 P)表示在事件P已经发生的情况下事件9再发生；(P I9)表示在事件9已经发生的情况下事件P再发生。

BP神经网络的训练性能函数为误差函数(MSE),其表达式如式(2)o=MSE=:%(A-*)2(2)式中:&代表误差平方总和均值;.是样本集的数量;*指网络输入;A指与网络输入相对应的目标输出。

基于贝叶斯网络的风险评估与预测近年来，企业面临着越来越多的风险。

在这种情况下，风险评估成为了企业发展的重要环节。

如何对风险进行评估和预测是企业需要面对的一大问题。

本文将介绍一种基于贝叶斯网络的风险评估与预测方法，以及在企业中的应用。

一、什么是贝叶斯网络？贝叶斯网络是一种基于概率的图形模型，它通过表示变量之间的条件依赖关系来描述不确定性知识。

在贝叶斯网络中，节点表示随机变量，边表示这些变量之间的依赖关系。

它可以处理随机变量之间的因果关系，从而得到更加准确的预测结果。

二、基于贝叶斯网络的风险评估与预测方法基于贝叶斯网络的风险评估与预测方法可以看作一个分类问题。

首先，需要确定评估的目标，例如公司利润的变化、客户满意度的变化等。

然后，需要确定评估所需要的数据，包括历史数据、市场环境、企业内部的变化等。

基于这些数据，需要建立一个贝叶斯网络模型来描述各项指标之间的因果关系。

具体地，需要定义各个节点和它们之间的条件概率分布。

在模型建立完成后，可以通过贝叶斯推理算法来进行预测。

通过观测某些指标的值，可以计算出其他指标的概率分布，从而得出预测结果。

三、基于贝叶斯网络的风险评估与预测在企业中的应用基于贝叶斯网络的风险评估与预测方法可以在企业中广泛应用。

例如，在风险投资领域，可以通过对市场变化、企业内部变化等因素建立贝叶斯网络模型，然后通过模型预测未来的收益率和风险值，来指导投资决策。

在保险业中，可以利用贝叶斯网络模型来预测客户的赔款金额和风险等级，从而为公司的风险管理提供依据。

此外，该方法还可以应用于医疗领域，通过建立相应的模型来预测疾病的发生率和治疗效果等。

总之，通过基于贝叶斯网络的风险评估与预测方法，可以更加科学地预测各种风险，为企业的发展提供有效的帮助。

基于贝叶斯网络的信用评估模型优化信用评估是财务领域非常重要的一个问题，它涉及到金融机构、企业、个人等各个方面。

例如，金融机构需要对借款人的信用进行评估，来决定是否发放贷款。

而企业也需要对供应商和客户的信用进行评估，以降低信用风险，保证企业的稳定运营。

传统的信用评估方法主要基于统计学，核心思想是分析历史数据中借款人的还款能力和还款意愿等信息。

这种方法虽然在某些情况下可以发挥很大的作用，但是它的局限性也很明显。

传统的评估方法无法处理非线性关系、不确定性和多变量之间的依赖关系等问题，这使得其评估结果的可靠性和准确性受到了很大的限制。

为了解决这些问题，研究人员开始探索新的评估方法。

其中，基于贝叶斯网络的信用评估模型被认为是一种新颖的方法。

贝叶斯网络是一种图模型，它代表着一个变量集合之间的条件独立性，可以用于分析变量之间的依赖关系。

在信用评估中，贝叶斯网络可以用来建立一个评估模型，图中的节点代表不同的变量，边代表变量之间的依赖关系，图上的条件概率分布表示变量关系的量化。

与传统的评估方法相比，基于贝叶斯网络的评估模型有很多优点。

首先，它可以处理非线性关系，适用于复杂的评估场景。

其次，它可以处理不确定性，因为它基于概率，可以给出不同的评估结果和置信度。

最后，它可以处理多变量之间的依赖关系，避免了变量之间相互影响而导致评估结果不准确的情况。

但是，基于贝叶斯网络的信用评估模型也存在一些问题，例如：模型的复杂度高、当变量之间关系复杂的时候，评估结果不太容易解释清楚等问题。

为了解决这些问题，研究人员提出了一些优化方法。

以下是一些优化方法的详细介绍：1.变量选择：在建立贝叶斯网络模型时，需要选择合适的变量。

变量过少可能会导致模型无法捕捉到变量之间的复杂关系，而变量过多则会导致模型复杂度过高。

因此，选择恰当的变量非常重要。

一种常用的方法是使用信息增益（Information Gain）算法进行变量选择，它可以帮助找到最具有代表性的特征。

基于贝叶斯网络的网构软件可信性评估模型司冠南;任宇涵;许静;杨巨峰【期刊名称】《计算机研究与发展》【年(卷),期】2012(49)5【摘要】对于运行在开放、动态、难控的互联网环境的网构软件,其可信性评估是一个重要课题,但目前大量研究中可信性计算多是基于黑盒的,没有深入考虑系统结构,且评价指标过于单一.因此,提出了一个基于贝叶斯网络的网构软件可信性评估模型.该模型通过对网构软件进行结构分析,根据其结构模式,建立多层的网构软件可信性评估指标体系,基于贝叶斯网络采用自底向上逐层分析计算的方法,对网构软件的各组成实体及其系统整体的多方面可信性指标进行评估,形成统一的可信性结果,并使用客观数据对其进行修正.实验证明,该模型可以明确、客观地对网构软件的可信性进行评估,并能够对网构软件的设计、开发和部署提供帮助.%Dependability evaluation is an essential issue for Internetware which is in open, dynamic and decentralized Internet environment. But dependability is generally evaluated by simple metrics based on black box without considering system structure in many cases. In this paper, an evaluation model of dependability for Internetware based on Bayesian network is proposed. It builds a multitier dependability evaluation metrics system by structure analysis and structure pattern of Internetware. It uses bottom-up approach on the basis of Bayesian network to calculate dependability metrics of Internetware system and its components from many aspects. A unique dependability metrics is obtained and amended by objective data as aresult. Experimental results show that, the model can evaluate dependability of Internetware clearly and objectively. It also contributes to design, development and deployment of Internetware.【总页数】11页(P1028-1038)【作者】司冠南;任宇涵;许静;杨巨峰【作者单位】南开大学信息技术科学学院天津300071;计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210093【正文语种】中文【中图分类】TP311.5【相关文献】1.基于软件质量模型构建软件可信性评估系统 [J], 石莉;黄克;李敏2.基于软件质量模型构建软件可信性评估系统 [J], 石莉;黄克;李敏;3.网构软件可信性演化评估分层Petri网模型 [J], 司冠南;杨巨峰;许静4.基于云模型的可信性评估模型 [J], 周勇;顾聪越;程春田5.基于可能世界的网构软件模型及可信性研究 [J], 刘超;王文杰因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于贝叶斯网络的评估模型研究随着社会发展和科技进步，评估模型成为了现代社会中不可或缺的重要工具。

例如，在医疗领域，评估模型可用于预测和诊断疾病；在金融领域，评估模型可用于风险管理和财务规划；在企业管理领域，评估模型可用于决策制定和业务流程优化。

然而，评估模型的应用面临着一些挑战。

例如，在现实场景下，人们往往不得不面对模糊不清的信息和不确定性。

此外，许多评估模型也需要耗费大量的时间和人力资源才能够得出细致的结果。

为了应对这些挑战，研究者们提出了许多基于贝叶斯网络的评估模型，以期提高模型的可靠性和效率。

在贝叶斯网络中，每个变量被视为一个节点，它们之间的关系被表示为有向边。

每个节点的状态依赖于其父节点的状态，节点之间的关系通常通过概率图模型来描述。

这种概率建模方法是可扩展的、灵活的，并且能够有效地处理不确定性信息。

在基于贝叶斯网络的评估模型中，需要考虑的是每个节点之间的因果关系以及其中的概率分布。

这些信息通常通过专家知识和数据分析得出。

利用这些信息，可以建立一个评估模型，以便能够对下一个状态进行预测或评估。

例如，在医疗领域的评估模型中，一个患者的状态可能受到他的家族史、生活方式、年龄等多个因素的影响。

通过建立一个基于贝叶斯网络的评估模型，并考虑这些因素之间的因果关系和相互作用，可以在综合考虑这些因素的基础上对患者的疾病状态进行有效的预测和评估，从而为医生提供治疗方案和预防措施。

尽管基于贝叶斯网络的评估模型具有许多优势，但在建模时也存在一些挑战。

其中之一是鉴定变量之间的因果关系。

在复杂的现实问题中，变量之间往往存在许多假设和未知因素，如何鉴定因果关系便成为了一个严峻的问题。

为了应对这些挑战，研究者们提出了许多解决方案。

其中之一是利用贝叶斯因果推断（BCI）算法。

该算法通过对数据进行分类和分析，识别变量之间的因果关系，并利用这些关系构建贝叶斯网络。

BCI算法的优点在于它不需要给定先验概率，且能够有效地识别变量之间的因果关系。

研究简报基于神经网络的企业信用等级评估①陈雄华,林成德,叶　武(厦门大学自动化系,厦门361005)摘要:企业信用等级评估是金融领域重要的问题,论文采用人工神经网络模型研究企业信用等级的评估问题.按照企业样本在信用等级的分布状况来抽样,然后,根据企业样本性质的不同,将其分为制造业和非制造业两大类.利用偏相关分析方法建立了企业信用评级的指标体系.此外,还介绍了几种企业信用评级常用的评估模型,并将神经网络评估模型的性能和其他的信用评估模型作了比较,实验结果表明神经网络模型具有更好的预测准确性.关键词:神经网络;信用评级;信用风险评估模型中图分类号:TP389;TP183 文献标识码:A 文章编号:1000-5781(2002)06-0570-06 Credit risk assessment of enterprise basing on neural netw orkCHEN Xiong2hua,LIN Cheng2de,YE Wu(Department of Automation,X iamen University,X iamen361005,China)Abstract:Credit rating of the enterprise is very im portant problem in the financial field.In this article, we researched this problem using artificial neural netw ork m odel.We g ot the sam ples basing on the distri2 bution of credit rating of the all sam ples.And then,we divided the sam ples of the enterprises into tw o sets,one is manu facture and the other is non2manu facture,we als o developed an indicators′system using partial correlation method.Furtherm ore,we introduced many credit assessment m odels in comm on use and com pared the result of our m odel with that of s ome of them.The result from the experiment shows that our m odel is m ore applicable and suitable.K ey w ords:neural netw ork;credit risk assessment;credit risk assessment m odel0　引　言商业银行对客户的信用评价是银行贷款的核心内容,对银行客户的信用评估是否合理、科学、准确关系着银行贷款的成败.银行的风险管理一直是国际国内金融界关注的焦点[1,2],在西方发达国家,商业银行的信用风险管理技术已经比较成熟,许多定量技术和支持工具、软件已付诸商业应用,继传统的比例分析之后,统计方法得到了广泛的应用,如判别分析和Logistic回归等.自从20世纪90年代末期以来,人工智能技术如神经网络,专家系统、分类树也被应用于商业银行信用的管理中[3,4].从国内看,对处于新兴市场和转轨型经济环境下的我国商业银行而言,加强信用风险的管理尤为重要.这是因为我国的商业银行刚刚建立,其信用风险的管理技术较为落后,特别是客户信用分析与评估技术仍处于传统的比例分析阶段.目第17卷第6期2002年12月 系　统　工　程　学　报JOURNA L OF SY STE MS E NGI NEERI NGV ol.17N o.6Dec.,2002①收稿日期:2001-04-16;修订日期:2002-06-24.前我国银行机构对企业的信用等级评定是通过对企业的某些单一财务指标进行加权平均确定的[4].该方法的最大缺陷在于指标和加权值的确定带有很大的主观性,使得评估结果和实际状况有很大的出入.因此需要引入科学方法来确定有效评估指标,并建立准确的定量模型来解决信用等级评估的问题.1　传统的信用评估模型和神经网络国际上,对企业信用的评估,通常将商业银行对企业信用风险的测度转化为对企业财务状况的衡量问题,因为信用风险的形成,主要取决于企业的财务状况.具体的作法是根据历史上每个类别(如信用等级AAA、AA、A、B等)的若干样本,从已知的数据中发现规律,从而总结出分类的规则,建立判别模型,用于新样本的判别.国外在对银行客户信用评价中广泛采用了基于统计判别方法的模型,这些方法都是在Fisher于1936年所作的研究之后提出来的[4].常用的模型还有:多元判别分析法(M DA)、Logit模型、分类树法等.M DA是除美国外其他国家用得最多的统计方法.M DA可以具体分为一般判别分析和逐步判别分析,前者不考虑变量筛选,后者考虑变量筛选.基于M DA建立的判别模型有Chesser判别模型、ZET A判别模型、逐步判别分析模型等.它们的共同特点就是通过对一些财务指标进行加权得到一个输出结果,再对这个输出的结果进行分段判别,从而得到对应的一个信用等级.Logit分析与判别分析的本质差异在于不要求财务指标满足正态分布或等方差,由于一般判别分析方法的局限,Logit分析在预测中得到了相当广泛的应用,1981年以后的研究绝大多数都用Logit分析,在一些国家建立了许多相应的模型[5-9].20世纪80年代末期,有学者提出一种基于机器学习技术发展起来的符号方法,即分类树方法.该方法不像传统方法那样通过判别函数形成决策规则来判别样本所属的类型,而是创立了一个对原始样本进行最佳分类判别的分类树.以上介绍的这些模型已经得到了广泛的应用,但它们仍存在着许多缺陷,实证结果发现:1)企业财务状况的评价可以看作是在基于独立变量基础上的分类问题;2)企业财务状况的好坏与财务指标的关系是非线性的;3)许多财务指标可能是高度相关的;4)许多财务指标不成正态分布.因此,传统的分类方法不能很好地解决这些问题.神经网络技术作为研究复杂性问题的强有力的工具,近年来在模式识别与分类、识别滤波、自动控制、预测等方面已展示了其非凡的优越性,特别是它能处理任意类型的数据,这一特点是许多其他方法所无法比拟的.神经网络通过不断学习,能够从特定模式的大量的数据中发现其潜在的规律.神经网络克服了传统分析过程的复杂性及选择适当模型函数的困难,它是一种自然非线性建模过程.勿须分清是何种非线性关系,给建模与分析带来了极大的方便,该方法用于企业财务状况研究时,一方面利用其映射能力,另一方面利用其泛化能力,即在经过一定数量的带噪声的样本的训练之后,网络可以抽取样本所隐含的特征关系,并对新情况下的数据进行内插和外推以推断其属性.它在分类问题中的出现,最早是用于对银行破产的预估[4].神经网络人工智能方法能处理一系列信息输入(如财务比率等的数据),并能产生相应的输出,网络通过学习能够产生一个成功反映所有输入输出变量相应关系的模式.除此之外神经网络不需要变量之间必须线性相关或是相互独立这一假设.变量之间存在的微妙联系,在数据不连续或有噪声的情况下,也可被系统辨识并生成定性估评(如信用等级).简而言之,除部分不明确的结果之外,神经网络能够在相似点和类似点上给出有价值的结论.在美国和欧洲,已有一些实际工作[10,11],尝试将此技术应用到金融服务领域,尤其是信用分析领域.在我国这方面的实际工作还较少,还处于研究探索阶段[12].2　样本取样和变量的筛选211　样本的选取本文所用的数据来源于福建省某银行对中小—175—2002年12月 陈雄华等:基于神经网络的企业信用等级评估企业(非上市公司)信用评估时所使用的数据.在样本收集过程中,要考虑的主要问题是样本的代表性、可靠性、和抽样误差.不同行业不同企业的财务特性是存在差异的.由于其经营生产流程、经营周期、经营性质等均有不同,反映其财务状况和生产经营状况必然有所不同.本文将行业分为制造类和非制造类.客户信用等级是反映客户偿还债务能力和价值大小的相对评价标准,目前我国银行一般将客户分为AAA级、AA级、A级、BBB级、BB级、B级6个信用等级.由于本文中银行提供的数据只有少量BBB级、BB级、B级的客户,故把这3个等级合并为A级以下这一个等级.所使用的样本按银行对企业的信用评估等级AAA级、AA级、A级、A 级以下4个等级的数据分布进行取样.根据以上的分析,借鉴国外研究取样的经验并结合我国的实际,确定以下的取样原则:1)随机取样;2)主要按银行提供的已评估样本的分布来取样,尽量考虑行业、资产规模的样本的分布;3)尽量选取足够多的样本,以保证样本的代表性.这样,把企业分成制造类和非制造类两大类,再依等级AAA、AA、A、A以下4级分类划分,根据4类的分布情况,同时考虑资产规模,进行随机抽样.选取了每个企业的财务数据,每年的数据作为一个样本,由于银行提供的数据中制造类的比例为8∶4∶2∶1,所以按比例进行抽样,结果AAA、AA、A、A以下的样本比例为126∶68∶34∶12,其中150个取为学习样本,而余下的90个作为检验样本;对于非制造类,比例为3∶2∶1∶1,抽样样本数为66∶43∶21∶20,其中90个为学习样本,其余的60个为检验样本.212　财务比率分析与变量筛选企业的信用状况如何,要依据一些标准的财务指标加以规定.现根据实际情况筛选那些对信用等级的评估起重要作用的财务指标.财务指标的选取依据两个原则:一是指标最好能比较直接地反映偿债能力;二是指标的设计应该避开所谓的行业标准,即尽量使这些指标的值在不同行业和不同企业有相同或相似的意义.在参考国家财政统计评价司关于企业信用评级指导思想[13]的基础上并参照银行所提供的数据将信用等级分为G1(营运资本/总资产)、G2(资产负债率)、G3(流动比率)、G4(速动比率)、G5(存货周转率)、G6(应收账款周转率)、G7(销售利润率)、G8(资产报酬率)、G9(息税前收益/总资产)、G10(销售收入/总资产)、G11(负债总额/总资产)、G12(固定资产/总资产)、G13(息税前收益/总负债)、G14(息税前收益/营运资本)、G15(存货/销售收入)、G16(流动负债/净资本)、G17(利润/销售收入)这些财务比率进行偏相关分析.将随机选取的制造类240条样本和非制造类150条样本用SPSS统计软件进行偏相关分析.得到的结果见表1.表1　制造类样本偏相关分析项目G1G2G3G4G5G6G7G8G9 S0.69460.89320.66530.67100.0336-0.02680.69840.89780.8996 P0.0000.0000.0000.0000.4120.5130.0000.0000.000项目G10G11G12G13G14G15G16G17S0.81700.8932-0.10480.7779-0.0758-0.03720.75150.0630P0.0780.0000.0000.0000.0640.3640.0000.123 表1是制造类各财务比率与信用等级分S的零阶相关,这里对应的数据表示相关系数,P表示对于相关系数为0的假设成立的概率,参与相关系数计算的观测量数都是240.非制造类与制造类进行同样的处理,各财务比率与信用等级的零阶相关见表2.—275—系　统　工　程　学　报 第17卷　第6期表2　非制造类样本偏相关分析项目G1G2G3G4G5G6G7G8G9 S0.72760.78820.78820.7093-0.01290.05810.69990.62020.6037 P0.0050.0000.0000.0100.8750.4800.0000.0000.000项目G10G11G12G13G14G15G16G17S0.6255-0.2685-0.06270.49800.07460.2507-0.3531-0.0533P0.0570.0000.0020.0000.3640.0020.0000.000 注:表2变量S和P的意义同表1,参与相关系数计算的观测量数都是150. 从各变量间的零阶相关系数可以看出信用等级分与财务比率的相关系数,以及显著性检验结果的不相关概率.可以知道信用等级分与以下财务比率有较明显线性关系:对制造类:G1、G2、G3、G4、G7、G8、G9、G10、G11、G13、G16.对非制造类:G1、G2、G3、G4、G7、G8、G9、G10.由于各财务比率间的相互影响,再根据信用等级分与各财务比率单独的偏相关进行分析得出结果见表3,4.表3　制造类各财务比率和信用等级分独立的偏相关分析项目G1G2G3G4G7G8 S0.68190.63800.79400.80790.61260.6500 P0.0000.0590.0230.0090.0000.000项目G9G10G11G13G16S0.84540.61580.4361-0.35540.3710P0.0000.0030.8940.7030.614表4　非制造类各财务比率和信用等级分独立的偏相关分析项目G1G2G3G4G7G8G9G10 S0.59890.77270.71420.70780.62320.55900.67920.7848 P0.0240.0390.0030.0000.0000.0020.0320.027 表3和表4对应数据表示该变量在排除其它变量的影响后,与信用等级分S的相关系数,P表示不相关的概率.由表3可得出结论:对制造类的信用等级分与G11(负债总额/总资产)的相关系数为0.4361,不相关的概率为0.894,可不考虑;对G13(息税前收益/总负债)的相关系数为-0.3554,不相关的概率为0.703,也可不考虑;对G16(流动负债/净资本)的相关系数为0.3710,不相关的概率为0.614,也可不考虑.而对非制造类,信用等级分与各财务比率的偏相关性都比较强,对这8个比率应给予考虑.综上所述,对制造类或非制造类,在下面的信用等级判别模型中采用的财务比率变量统一为: G1、G2、G3、G4、G7、G8、G9和G10这8个量.3　实际应用3.1　网络构建根据文[14,15]提到的建模方法,建立了一个3层BP神经网络信用等级评判模型:其输入层为8个神经元,输出为1个神经元,而隐含层神经元的个数,用文[15]提供的方法:即逐步增加结点,每增加1个结点后,通过学习训练,如果引起判断准确性的下降,则采用未增加前的结点数,本文对模型进行试验后发现,当结点增加到18的时候,评判的准确率最高,在以后就有下降的趋势,故模型的隐结点数定为18.将AAA、AA、A、A以下4级的期望输出分别设为0.9,0.7,0.5,0.3.网络模型确定后,公司该年的8个财务比率—375—2002年12月 陈雄华等:基于神经网络的企业信用等级评估作为一个矢量输入,在各个比率输入之前将数据先进行归一化处理x′=x-min(・)m x(・)-min(・)归一化后,x′∈[0,1].3.2　网络的训练采用动量法和学习率自适应调整的改进型BP算法来训练网络[16],将输入信号和期望输出一同输给网络,网络在学习过程中将不断地调整网络的权值和阈值,当输出值和期望的输出间的平均误差e小于目标误差ε时,学习过程结束,在本实验中,经过了多次实验,发现目标误差设为0.006时,评判的准确性最高,特别应指出,这里的误差精度不宜取得过高,因为样本集的输入输出夹杂有噪音信号,学习开始时,网络权值的调整主要只针对实际信号进行,但随着学习的继续,网络权值的结构也反应了噪音的某些特征,因此学习过度将会引入噪音信号.3.3　模型评估应用当网络学习完成后,就可以利用这一模型对样本进行预测,即对银行客户进行信用等级的评估,建立的评判规则如表5所示.表5　评判规则级别AAA AA A A以下模型的输出уу≥0.80.6≤у<0.80.4≤у<0.6у<0.4现将制造类和非制造类的学习样本和检验样本均输入到网络中进行评估,并和一般回归模型和逐步判别模型作比较得出表6的结果.表6　各种模型评判结果类别模型不同类别判断准确性(判断正确/总个数)AAA AA A A以下学习样本/%检验样本/%制造类一般回归56/7926/4128/3919/2917/2210/125/104/870.67(106/150)65.56(59/90)逐步判别59/7930/4127/3920/2918/229/125/103/872.67(109/150)68.89(62/90)神经网络69/7932/4131/3921/2917/228/1210/106/884.67(127/150)73.33(66/90)非制造类一般回归31/4217/2419/2614/1710/126/93/104/1076.67(69/90)68.33(41/60)逐步判别34/4217/2419/2616/1710/126/93/104/1078.89(71/90)68.33(43/60)神经网络38/4219/2424/2613/1710/127/99/107/1090(81/90)76.67(46/60) 注:表中AAA、AA、A、A以下4栏中的每一单元格均有两组数据,第1组数据为对应信用等级学习样本评判正确的样本数/该信用等级学习样本总数,第2组数据为对应信用等级检验样本评判正确的样本数/该信用等级检验样本总数,学习样本和检验样本栏中给出了评判准确率和对应的评判正确的样本数/对应样本总数. 从表6可以看出基于BP神经网络的信用评价模型,在判别的准确性方面优于其他常用的模型,虽然得到的结果没有像国外同等实验那么显著,但对那些不是经过专家筛选出来的,且在可靠性、准确性方面也存在着疑问的学习样本,有这样的结果已经说明BP神经网络提供了更好的银行客户信用等级评判模型.4　展望和思索在以上研究基础上,对工作中存在的不足和欠缺作以下归纳,并对完善工作提出了几点思考.因为样本量还不够大,因此在实用性和普及性上尚待进一步研究和探索.其次因为样本数量的限制,不可能对不同行业进行具体的模型构建,只能以一种统一的眼光来构造一个通用的模型,而在经济领域,行业间的差异较大,如果强制地把它们划归到统一的模型中去研究,必定使模型出现失真,所以在样本数据量足够的情况下,应该对一些特殊的行业进行特别的处理.因为神经网络的输入和输出是一种映射的关系,这种映射关系不能处理一些特殊的情况,如在—475—系　统　工　程　学　报 第17卷　第6期信用评估中,当某个指标满足不了要求,则不管信用分多高都不能评为AAA.这样的硬性规则在信用评估中是很多的,如果能够总结出所有的硬性规则,并用这些规则对神经网络的输出作二次修正,则应该可以提高模型评判的准确性.万事万物都有其矛盾的统一性和特殊性,对于我国的企业,则存在行业性质、企业规模、政策倾向、经济地域等诸多方面的差异,如何解决这些差异对建模的影响,应该由人工智能和经济领域的专家们共同探讨,共同研究.建议由经济领域的专家根据企业的各种属性和特点划分出有较强可比性的经济客体的集合,再由人工智能领域的专家针对各个不同的客体集合进行人工神经网络的建模.由于在每个集合内部有较强的可比性,它们存在的规则也较明显,而神经网络通过学习就可以捕捉到这种潜在的规则.5　结束语将BP 神经网络技术应用于商业银行客户信用等级评价中,结果表明,神经网络模型具有广泛的应用前景.当然,基于神经网络的银行信用等级评估还有一些尚待解决的问题,比如对判别结果的解释能力,一般情况下神经网络都被认为没有解释能力,这是神经网络作为一种技术方法的主要缺陷,人们无法根据神经网络的权值得到输入变量的相关重要性.近年来,国外一些专家学者提出在构造网络结构的同时使用遗传算法,还有一些学者使用启发式的方法来解释输入变量的相关重要性,有人则把模糊逻辑与神经网络的解释能力联系起来,在这个研究方向上已取得了不少的进展.参考文献:[1]Freeman A.A survey of international banking[J ].The Economist ,1993,(6):1—37[2]曾国坚,何五星.银行风险论[M].北京:中国计划出版社,1995[3]高业培.企业失败理论与实证研究[D].厦门:厦门大学,1999[4]王春峰,万海晖,张　维.基于神经网络技术的商业银行信用风险评估[J ].系统工程理论与实践,1999,9:24—32[5]Fisher R A.The use of multiple measurements in tax onomic problems[J ].Ann.Eugenics ,1936,(7):179—188[6]Altman E I.Financial ratios ,discriminant analysis ,and the predication of corporate bankrupcy[J ].Journal of Finance ,1968,23(9):589—609[7]E lam E.The effect of lease data on the predictive ability of financial ration analysis for small business failure prediction[J ].Journal ofFinancial and Quantitative Analysis ,1972,(3):65—76[8]Press SJ ,Wils on S.Choosing between Logistic regression and discriminant analysis[J 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].厦门大学学报(自然科学版),2001,40(5):1017—1021作者简介:陈雄华(1976—),男,福建政和人,硕士.研究方向:计算机技术在经济领域的应用.林成德(1948—),男,浙江定海人,博士,教授.研究方向:随机系统的估计和应用,控制在经济领域的应用.叶　武(1975—),男,福建莆田人,硕士.研究方向:计算机技术在经济领域的应用.—575—2002年12月 陈雄华等:基于神经网络的企业信用等级评估。