基于多层感知器的中小上市公司信用风险评估

基于多层感知器的中小上市公司信用风险评估.pdf本文根据训练集中不同“非ST”与“被ST”的比例,利用多层感知器(MLP)原理建立了多个中小企业神经网络信用风险评估模型,最终选择最佳模型对我国2018年114家中小上市公司进行信用风险评估.按照各上市公司经营状况把样本分为“好”、“差”两类.本文对于每一家上市公司,主要考虑其盈利能力、偿债能力、成长能力、营运能力、现金流量和资本结构六个一级指标及相应的16个二级指标.仿真结果表明,训练样本的正确率高达88.5％;测试样本的正确率高达94.4％;其结果较为理想.
作者：董礼张目
作者单位：贵州财经大学金融学院,贵阳,550025,中国
母体文献：中国灾害防御协会风险分析专业委员会第八届年会论文集
会议名称：中国灾害防御协会风险分析专业委员会第八届年会  
会议时间：2018年10月20日
会议地点：西安
主办单位：中国灾害防御协会
语种：chi
分类号：F83F42
关键词：中小上市公司  信用风险  评价指标  多层感知器  神经网络
在线出版日期：2021年9月13日
基金项目：
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