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1、科技经济市场技术平台基于RBF神经网络的贷款企业财务评估模型薛成伟熊正丰(南昌大学理学院,江西南昌330031)摘要:针对商业银行对贷款企业财务的评估特点,分析了货款企业财务的因素,并由此建立了基于RBF的贷款企业神经网络模型,给出了模型的求解方法,井利用该模型进行了验证计算。结果表明,该模型能较好地对贷款企业进行评估,是商业银行对贷款财务企业进行评估的一种较好方法。关键词:企业贷款评估;人工神经网络;RBF神经网络信贷风险管理是商业银行的核心内容之一,而对客户特别其中,j=l,2,⋯m;i=l,2,⋯,n,wlij为第j个输入神经元到第i是贷款企业的财务的正确、客观评估又是信贷风
2、险管理中及其个隐含层神经元的权值,xj为第j个输入向量,bi为第i个隐含重要的环节。然而传统方法主要是对贷款企业大量的账单、凭层神经元的权值,隐含层第i个神经元的输出为:证、报表等信息进行人工审计、评估,不仅成本高、效率低而且质量差。如何针对海量的数据进行快速、有效、高质量的审计、评估,降低信贷风险是商业银行急待解决的问题。本文通过对贷款企业的负债比率、存货周转率、流动比率、速动比率、主营业务净其中,l=1,2,⋯,p,参数C(称为扩展常数)用以调节函数的利润率、净资产收益率、货周转率、和应收账款周转率7项指标灵敏度。b和c的关系为:c=o.8326/b。由于输出层的激活函数的确定
3、,建立了神经网络模型,并对评估数据进行了深度分析,为纯线性函数,所以输出层第l个神经元输出为:并给出了基于Matalab7.0下的模型源程序。1人工神经网络和RBF神经网络原理人工神经网络是对生物神经网络系统的模拟,属于人工智能的范畴。其信息处理功能是由网络单元的输入输出(激活特2模型输入层评估指标的选取及归一化预处理性)、网络的拓扑结构(神经元的连接方式)决定的。人工神经网络本文选取资本结构、盈利能力、偿债能力,经营效率来描述对问题的求解方式与传统方法不同,它是通过训练来解决问题贷款企业的总体财务状况,它们分别对应着贷款企业负债比率、的。训练一个人工神经网络是把同一系列的输入例子
4、和理想的流动比率、速动比率、主营业务净利润率、净资产收益率、存货周输出作为训练的“样本”,根据一定的训练算法对网络进行足够转率及应收账款周转率,上述7个比率分别作为模型的输入层。的训练,使人工神经网络能够“学会”包含在“解”中的基本原理。并约定输出层的输出值,其值在0.8～1.0之间代表贷款企业的当训练完成后,该模型便可以用来求解相似的问题。财务为“优”、其值在0.6～0.8之间代表贷款企业的财务为“良”、RBF神经网络理论(径向基函数神经网络)是以函数逼近理其值在0.4～0.6之间代表贷款企业的财务为“中等”、其值在论为基础构造的一种具有单隐层的三层前馈网络。RBF神经网0.2～
5、0.4之间代表贷款企业的财务为“差”、其值在0.1～0.2之络可以对几乎所有的系统进行辨识和建模。其算法速度大大高间的贷款企业财务为“较差”、其值低于0.1代表贷款企业的财于一般的BP算法,输出与初始权值无关且其在理论上有着任务为“极差”。意逼近和最佳逼近的性能。因此被广泛用于函数逼近、多维曲面具体模型输入层指标如下:拟合、系统建模、模式识别等领域。径向基函数的网络模型如图l(1)资本结构是衡量贷款企业总负债在总资产中的占比情所示。况,衡量指标如下:负债比率=负债总额/资产总额(2)盈利能力是衡照贷款企业赚取利润的能力:衡量指标如下:主营业务净利润率=净利润/主营业务收入净资产收益
6、率=销岱收入净额/净资产(3)偿债能力是反映贷款企业拥有债权的安全程度及企业到期偿还债务的能力。衡量指标如下:流动比率=流动资产/流动负债速动比率=流动资产/流动负债=(流动资产-存货)/流图1径向基神经无模型结构动负债设输入层、隐层、输出层神经元的个数分别为m,n,P,输入(4)经营效率用于衡量贷款企业存资产管理方面的效果,样本向量记为X=[xT1,x2,x3⋯xm],输出样本向量记为Y=[y1,y2,衡量指标如下:]T,y3⋯yp隐含层第i个神经元的输入为:企业仔货周转率=产品销货成本/平均存货应收账款周转率=销售净额/应收账款总额为了计算方便及防止部分神经元达到过饱和状态,在
7、学习作者简介:薛成伟(1974年-),男,福建建瓯人,硕士研究生,主要研究方向为金融工程,计算机信息系统;熊正丰(1963年-),男,博士,副教授,主要研究方向为金融工程,小波分析。2008年第8期!"技术平台科技经济市场之前首先要对这些样本数据归一化处理到区间[-1,l]之间,归一m_data=[354.203.54-0.310.140.126.320.730.035;化处理片方法很多种,我们采用如下公式:X*=2*(x-x/715.18-59.22-0.322.6
