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《厦门大学》 2002年
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基于神经网络和专家系统结合的企业信用评级研究

陈雄华  
【摘要】: 对银行客户的信用评价是否科学可靠、是否健全,关系着银行贷款的成败。因此,借助信用评价模型对企业的信用作出准确评价和客观判断,具有非常重要的实际意义和实用价值。 近年来,已有利用人工神经网络技术对企业失败、企业债券等级、银行客户信用等级进行判别的研究,与多元判别分析模型相比,其结果是令人鼓舞的。在国内,银行对客户的信用等级评定,还处在对企业的某些财务指标进行评价,而后加权平均确定的阶段上,因此迫切需要引入更为科学的方法来确定有效指标,并建立准确的定量模型来解决信用评估问题。针对这种需求,本课题根据我国商业银行的具体情况,利用人工智能技术和专家系统结合,研究我国商业银行的客户信用评估问题。 企业的信用等级的划分是一个十分复杂的问题,企业信用包含众多因素,需要考查企业财务数据定量化方面的原因,也要考查企业领导者素质、市场定位、技术更新水平、国家政策导向、产业规模等定性方面的原因。 因为神经网络适合处理定量的数据,而专家系统适合处理处理定性的数据,本课题我们用神经网络和专家系统分别对企业定量、定性两方面信用风险的成因进行研究,有机、科学地结合两者的的优点,最终得到企业信用等级的综合评价。 课题分为两个部分,本文集中用神经网络研究企业的财务比率对企业信用等级的影响。由于研究的企业涵盖面很广,有轻工业、重工业、贸易业、农业等行业,因此不能对所有的样本统一处理,我们按照企业行业和所有制的不同,并考虑样本数量上的要求,使用合理的方法将企业划分为不同的模式,同时,针对不同的模式建立相应的神经网络模型,实验结果表明划分模式的神经网络提高了信用评级的准确性。 我们还用c++Builder开发了一个人工智能企业信用等级评估的软件系统,用户可以方便地用本软件系统进行企业信用等级的评估。该软件为企业信用等级的评定提供了一个有力的辅助决策工具。
【学位授予单位】:厦门大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2002
【分类号】:TP183

【引证文献】
中国期刊全文数据库 前2条
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【参考文献】
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【同被引文献】
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6 刘兰兰;基于神经网络和遗传算法的H型钢粗轧工艺参数优化研究[D];山东大学;2011年
7 田鹏明;基于神经网络的振动主动控制研究[D];太原理工大学;2012年
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10 邢远凯;基于决策树和遗传算法的神经网络研究及应用[D];浙江大学;2010年
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