lvq神经网络在企业资信评估中的应用

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1、LVQ神经网络在企业资信评估中的应用黯藤注I二辑J二悔!择余[8]跚跚跚M11文/XiJ重才周洲梅强引言:随着经济的发展，国家逐1.企业素质一致，再通过训练好的权重和闰值对步放开了对金融的管制，金融市场的主要包括企业概况和企业综合评新的企业进行评级。发展速度得以不断加快，经济形态也价以及管理素质和竞争地位等指标。神经网络模型扬弃了危机预测函更倾向于信用经济，在中国信用制度2.财务结构数的变量是线性和互相独立的假设，不是很完善的情况下，信用风险也随主要包括资产负责表中反映出来最大的优点在于信用评级时不用确定之加大。的企业财务结构的稳定性。一般考查各因素的权重及可以处理各

2、指标之间资信评估作为市场经济中的监督资产负债率，净资产与年末贷款余额的非线性相关性，通过对原始数据的力量，对经济的影响是不言而喻的。比率，资本固定比率等指标。训练，进行自学习、自组织，最终得到一方面，它在很大程度上降低信息不3.经营管理评价结果，避免了人为判断的主观性。对称的成本，能够作为投资者的重要经营管理是企业信用评级中的重经过几十年发展，神经网络已在参考依据。另一方面，它能够避免金要内容，其主要目的是判断企业资产模式识别领域中发挥着重要的作用。融危机与信用风险。科学准确的资信的营运能力。量化的指标有销售增长在模式识别的应用中，单层感知器是评估可以辅助决策，降低投

3、资者风险。率，库存适销率，销售货款回收率，合能够←一致逼近线性连续函数空间最简因此，提高资信评估的准确度和科学同履约率等。单的神经网络，但它对非线性样本空性极其重要。4.经营效益间不可分。BP网络是一种应用最为针对目前国内外在对企业进行资主要考查企业利润和盈利能力。普遍的网络，但它采用了基于梯度下信评估中人为设置各指标权重的缺盈利能力及稳定性是企业获得足够的降的非线性优化策略，有可能陷入局点，利用学习向量化神经网络LVQ现金以偿还到期债务的关键因素，充部最小问题，不能保证求出全局最小对企业进行资信评估，弱化了权重确足而稳定的收益往往能够反映企业良值。定中的人为因素，提

4、高了评估结果的好的管理素质和开拓市场的能力，同LVQ网络的优点是可以求得全准确性和权威性。时也增加了企业的再融资能力。局最优，而且不需要将输入向量进行企业资倍评估的概念5.发展前景归一化、正交化，只需直接计算输入向企业资信度评价即企业评级，以主要研究企业的外部环境和内部量与竞争层之间的距离，从而实现模独立经营的企业或经济主体为对象，经营现状及发展趋势，需要考查宏观式识别，简单易行。对其在一般性的商业交往、投资合作经济政策影响程度及其趋势，行业及1.LVQ网络模型及信贷活动中的信用评价。实际上就股东背景，成长性与抗风险能力等指是对企业及经济主体的生产、经营、管标。理前景

5、及经济效益状况所进行的全面三.LVQ神经网络模型考察与综合评价。神经网络是指简单的相互联系的二.企业评级的主要内容神经元的集合，神经网络模型就是利企业评级的主要内容，包括企业用神经网络和外界间的相互作用不断素质、财务结构、经营管理、经营效益地自我学习修正。通过对样本数据进输入层输出层和发展前景五个方面:行训练，使得训练结果与期望值基本学习矢量化曙皇集团经济研究2∞7.4月上旬干1J(总第226期)??????>0?>0????????>0???>0???????>0???????????????????????????????????????????>0???????

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