企业信用评级方法-人工神经网络法

所谓的人工神经网络，就是基于模仿生物大脑的结构和功能而构成的一种信息处理系统或计算机，简称神经网络，简写为ANN(Artificial Neural Network)。人工神经网络的基本构架是模仿生物的神经细胞，分为输入层、隐藏层和输出层二层。每一层色括若干代表处理单元的点。输入层的节点负责接收外在信息(如图1) 不同于人脑的输入，人工神经网络所接收的输入信息是各种变量的数量化信息，一个输人变量对应一个输入节点。隐藏层的节点负责处理输入层传来的信息，并转化为中间结果传递给输出层。而输出层的节点就以隐藏层传来的信息与门槛值比较后，得到系统的最后结果，并将结果输出。

与传统的统计方法相比，人工神经网络具有以下特点：

(1)具有自我组织与学习的能力 ；

(2)可以描述输入资料中变量间的非线性关系；

(3)可以依据样本和环境的变化进行动态的调整 由于企业各项财务指标与信用风险之间往往存在着非线性关系。

因此人工神经网络比较适用于企业的信用评价。

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