【摘要】： 信用評(píng)價(jià)是上市公司財(cái)務(wù)困境預(yù)警研究的重要手段之一。精確地量化信用風(fēng)險(xiǎn)，有助于銀行進(jìn)行有效的信用分析和風(fēng)險(xiǎn)管理，從而增加利潤(rùn)規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)。本文以深滬兩地上市公司為研究對(duì)象，分別進(jìn)行了兩類(lèi)和三類(lèi)模式識(shí)別。 在兩類(lèi)識(shí)別中，共統(tǒng)計(jì)了106家上市公司2000年的相關(guān)數(shù)據(jù)，其中有53家ST及虧損公司作為一類(lèi)經(jīng)營(yíng)“差”的企業(yè)，另有53家不虧損公司作為一類(lèi)經(jīng)營(yíng)“好”的企業(yè)。把樣本隨機(jī)分為63個(gè)訓(xùn)練樣本和43個(gè)測(cè)試樣本，排除了異常樣本后分別輸入模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、BP網(wǎng)絡(luò)、Elman網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試。結(jié)果顯示，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Elman網(wǎng)絡(luò)的分類(lèi)預(yù)測(cè)結(jié)果最優(yōu)，都錯(cuò)判了一個(gè)樣本，Elman網(wǎng)絡(luò)把風(fēng)險(xiǎn)低的企業(yè)錯(cuò)判成風(fēng)險(xiǎn)高的企業(yè)，ANFIS則相反；而B(niǎo)P網(wǎng)絡(luò)錯(cuò)判了4個(gè)企業(yè)。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練誤差達(dá)到0.072，分類(lèi)精確度達(dá)到97.3％，對(duì)上市公司的信用分類(lèi)效果較好，優(yōu)于傳統(tǒng)的BP網(wǎng)絡(luò)。 而在三類(lèi)識(shí)別中，采用的是我國(guó)深、滬兩交易所2000年96家上市公司，按照其經(jīng)營(yíng)關(guān)況分為“好”、“中等”、“差”三個(gè)小組，利用ANFIS訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)并對(duì)測(cè)試樣本作分類(lèi)預(yù)測(cè)，得到網(wǎng)絡(luò)的分類(lèi)精確度為74.2％；而通過(guò)增加隸屬度函數(shù)的個(gè)數(shù)，發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的判別精確度有明顯提高，達(dá)到87.01％。然后把分類(lèi)結(jié)果與傳統(tǒng)的判別分析方法作對(duì)比，發(fā)現(xiàn)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類(lèi)準(zhǔn)確度比判別分析方法高，但判別分析在分類(lèi)信用“差”的樣本時(shí)有明顯的優(yōu)勢(shì)。 文章共分四個(gè)部分，，在緒論部分介紹了國(guó)內(nèi)外信用評(píng)價(jià)研究的現(xiàn)狀及問(wèn)題、并著重概述了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信用評(píng)價(jià)的發(fā)展；第二章是五層模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建。首先描述了模糊推理系統(tǒng)，再逐層介紹ANFIS模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。第三章著重說(shuō)明ANFIS的混合訓(xùn)練算法，包括前向傳遞過(guò)程中的最小二乘估計(jì)法和反饋過(guò)程中的梯度下降法。第四章以深滬兩地上市公司數(shù)據(jù)為樣本作實(shí)證分析，解釋了指標(biāo)體系的選擇，并把ANFIS的分類(lèi)結(jié)果與傳統(tǒng)的信用評(píng)價(jià)系統(tǒng)作比較后得出本文的結(jié)論。
【圖文】：

模模糊化接日日反模糊化接日泣二決策推理單兒圖2.1一1模糊推理系統(tǒng)各模塊的功能如下:(1)模糊化過(guò)程l‘4]:將以數(shù)字表示形式的輸入量轉(zhuǎn)化為對(duì)某一語(yǔ)言變量值的隸屬度。通常每個(gè)語(yǔ)言變量都對(duì)應(yīng)一個(gè)隸屬度函數(shù)，三角形、梯形和高斯曲線在實(shí)際運(yùn)用中使用較多。(2)知識(shí)庫(kù)[l’l:包括規(guī)則庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù)。數(shù)據(jù)庫(kù)提供必要的定義，包含了語(yǔ)言控制規(guī)則論域的離散化、量化和正則化以及輸入空間的分區(qū)、隸屬度函數(shù)的定義等。規(guī)則庫(kù)包含了一組if一then規(guī)則，它是根據(jù)控制目的和控制策略給出了一套由語(yǔ)言變量描述的并由專(zhuān)家或自學(xué)習(xí)產(chǎn)生的控制規(guī)則的集合，在建立控制規(guī)則時(shí)，首先要解決諸如狀態(tài)變量的選擇、控制變量的選擇、規(guī)則類(lèi)型的選擇和規(guī)則數(shù)目的確定等事項(xiàng)。(3)推理決策邏輯l‘4】:是模糊控制的核心，它利用知識(shí)庫(kù)的信息模擬人類(lèi)的推理決策過(guò)程，給出合適的控制量。(4)反模糊化接口l‘4]:通過(guò)模糊推理得到的結(jié)果是一個(gè)模糊集合。但在實(shí)際應(yīng)用中，特別是在模糊控制中

圖4.1:21訓(xùn)練樣本各變量的箱形圖圖2中*號(hào)表示該變量的極值點(diǎn)，而。表示異常值。異常值為變量值超過(guò)第75百分位點(diǎn)和第25百分位點(diǎn)上變量值之差的1.5倍(箱體上方)，或者變量值小于第75個(gè)百分位點(diǎn)與第25百分位點(diǎn)上變量之差的1.5倍(箱體下方)的點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的值。根據(jù)上圖在訓(xùn)練時(shí)我們可以排除掉一O個(gè)訓(xùn)練樣本:編號(hào)分別為2，6，20，25，26，33，45，46，56，63。經(jīng)過(guò)過(guò)濾后的訓(xùn)練樣本剩下53個(gè)，其中有26個(gè)訓(xùn)練樣本是信用風(fēng)險(xiǎn)高的，27個(gè)訓(xùn)練樣本是信用相對(duì)比較安全的。同樣道理，排除測(cè)試樣本的異常值。
【學(xué)位授予單位】：暨南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2007
【分類(lèi)號(hào)】：F830.9;F224

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本文編號(hào)：2631982