本文首先厘清信用、我國民營企業(yè)發(fā)展?fàn)顩r以及信用評級指標(biāo)一般性原則等問題,為構(gòu)建模型提供基礎(chǔ)條件。在此基礎(chǔ)上,選取適用的指標(biāo)體系,將LOGISTIC回歸模型、多元自適應(yīng)回歸樣條模型和徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)模型三種方法引入我國民營企業(yè)信用評級領(lǐng)域,利用新數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗、比較,得出階段性結(jié)論。進(jìn)一步,根據(jù)上述三種方法的檢驗結(jié)論,選取最能有效確定自變量貢獻(xiàn)度的方法,結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法擬合精度高的優(yōu)勢,構(gòu)建了兩階段混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型I;考慮到穩(wěn)健性要求,再將單一多元自適應(yīng)回歸樣條模型的輸出結(jié)果作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入單元,構(gòu)建了兩階段混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型II,并用同樣的數(shù)據(jù)對混合模型I、II進(jìn)行檢驗、比較。最后,對比上述五種模型的檢驗結(jié)果,得出我國民營企業(yè)信用評級模型的最優(yōu)選擇是混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型II、次優(yōu)選擇是單一多元自適應(yīng)回歸樣條模型的結(jié)論。 

【文章來源】：吉林大學(xué)吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：138 頁

【學(xué)位級別】：博士

【部分圖文】：

基函數(shù)數(shù)量關(guān)系圖

常多的神經(jīng)元以適應(yīng)函數(shù)的快速變化，而太小則意味著需要很多數(shù)的緩慢變化，這樣便會影響網(wǎng)絡(luò)的性能。本文為了確定合適使用多個 SPREAD 值來觀察網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和仿真的變化，最后確定對給定的訓(xùn)練樣本效果較好，在同樣的訓(xùn)練次數(shù)下，誤差值也能 4- 11 可見，RBF 網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過 118 步自動訓(xùn)練過程，網(wǎng)絡(luò)輸出誤29，已經(jīng)滿足了我們的要求。

時對給定的訓(xùn)練樣本效果較好，在同樣的訓(xùn)練次數(shù)下，誤差值也能達(dá)圖 4- 11 可見，RBF 網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過 118 步自動訓(xùn)練過程，網(wǎng)絡(luò)輸出誤e-29，已經(jīng)滿足了我們的要求。圖 4- 11 RBF 網(wǎng)絡(luò)建立過程的誤差曲線立好的 RBF 網(wǎng)絡(luò)對訓(xùn)練集的逼近誤差曲線如圖 4- 12 所示，我們可近誤差是非常小的。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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[3]中國民營上市公司治理績效研究[D]. 周秀云.南京理工大學(xué) 2005
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碩士論文
[1]基于多元自適應(yīng)回歸樣條的民營企業(yè)信用評級研究[D]. 杜元園.吉林大學(xué) 2007
[2]個人信用混合兩階段評估方法研究[D]. 葉凱.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2006
[3]個人信用評估的Logistic-RBF組合預(yù)測模型研究[D]. 謝行恒.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2006



本文編號：3388817