1、 維普資訊 經 濟 學 研 究 數據來源： 輸 出結果 。 七 由裹 看出，當隱節點等于 ，雙隱層神 時 經網絡模型的總誤判率最低 ，為 ，略高于 單隱層模型 的最低誤判率 ，表 明雙隱層模 型的判定性沒有單隱層優越 ； 而且對于其他隱節點 客戶 年的財務信息和履約數據 ，構造了基于 神經 網絡的我 國商業 銀行信用風 險識別模型并對 年 第 期 其進行實證檢驗 ，研究的主要結論如下 ： 第一 ，基于 神經網絡技術構造的信用風險 識別模型 ， 既能夠為商業銀行識別和預測信用風險 數 ，雙隱層模型 的誤判比率普遍高于單隱層模型。 此外 ， 相對于單隱層模 型， 雙隱層模型的運行結果 極不穩定 ，

2、 隱節點等于 和 時對訓練樣本的判 提供客觀清晰的依據 ， 同時也為借款人加強企業 內 部管理 ， 擺脫財務 困境提供有價值的參考信息。單 隱層 神經網絡模型的最佳節點數是 ， 此時得 到的輸出結果如果是 明該企業是違約率高于 ，說 的高風險企業 ，反之 ， 如果是 則說明該企業 ， 是違約率低于 的低風險企業。 第二 ，單隱層 神經網絡模型對訓練樣本判 定又出現錯誤。由于增加了一個隱層 ，雙隱層模型 的運行時間也明顯高于單隱層模型。 盡管從理論上講 ， 增加網絡 的層數可以降低誤 圈 差， 提高精度 ， 但從本次檢驗的結果可看出，雙隱 層模型并不比單隱層模型優越 。 （ ） 等指出，在一定條

3、件下 ，一個三層的 網可以以 定 的準確率達到 ，這源于神經網絡技術獨特 的 自我學習和調整能力， 對預測樣本判定的準確率 任意精度逼近任意映射關 系； 且研究表明，與一個 高小規模網絡預測的準確率。 本文進一步證實 了該 結論 。 隱含層相比， 用兩個隱含層的網絡訓練并無助于提 是 ，表明該模型的穩定性有待進一步加強， 泛化 能力有 待提高。商業銀行在具體運用該模型 時， 對企業信用風險的最終判定不宜完全信賴其判 上述檢驗過程說 明可 以通過構建 神經網 定結果 ， 必須結合定性和其他定量方法 （ 如 ） ； 另一方面， 也意味著我國商業銀行需要在實踐 中對 絡模型企業的信用風險狀況，單隱層

4、 神經 網絡 的隱節點等于 時 ，判定的準確性最高 ，達到 神經 網絡進行技術調整 以提高推廣能力 。 第三 ， 相對于單隱層模型 ， 雙隱層 網絡無助于 ； 中訓練樣本準確率高達 測試樣 其 ， 本 的誤判率為 ，該 網絡模型的推廣能力還 提高預測的準確率。 四、研究結論和政策啟示 提高預測 的準確率， 單隱層 網絡模型要 比雙隱層模 的定理在 中國成立 ，即 “ 與一個 隱含層相比，用兩 有待改善。 相對于單隱層模型 ， 雙隱層網絡無助于 型優越。 本文也證實 了 年提 出 于 個 隱含層 的網絡訓 練并無助 于提高 小規模 網絡預 測 的準確率。 ” 本文利用我國某商業銀行 家上市公司貸

5、款 維普資訊 經 濟 攀 研 究 第四， 主成份分析可以有效解決我國企業財務 數據高維性和多重共線性 的特點 ， 在不丟掉主要數 【 ， 。 ， ， ， ， ， 據信息的前提下集中體現了他們的類別特色 ， 使判 別模型更具說服力。此次檢驗從 個財務指標抽 ， ， ，“ ” 。 。 ， ， 。 取 出 個 主成份 ，主成份累計貢獻率達到 ， 在簡化后續檢驗過程 的同時最大限度保 留了原始 數據信息。 根據旋轉后 的主成份負荷矩陣和因子得 事志輝： 現代信用風險量化度量和管理研 究 ，北 京，中國金融出版社， 年版。 【 粱琪： 企業信 用風險的主成份判別模型及其實證研 】 究 。 財經研 究 ，

6、 年第 期。 【王春峰 、萬海暉、張維： 基于神經網絡技術的商業 】 銀行信 用風險評估 ， 系統 工程 理論與 實踐 第 ， 年 期。 分系數矩陣中主成份和原始財務指標的相關關系 ， 各主成份被賦予不同的經濟意義 。 【】 陳靜： 上市公司財務 惡化預測的實證分析 ， 會 注： 計研 究 第 。 年 。 期 【 王偉 ： 人工神 經 網絡原理入 門及 其應 用 。北 京航空航天 大學出版社 ， 年版 。 參考文獻 ： 【 ， 。 ， 。 “ 楊軍： 關于國有商業銀行信 用風險成因與識別的 研究 ，中國優秀博碩士學位論文全文數據庫。 月 年 日。 二 七 卑 【】 李萌： 模型在商業銀行信用風險評估中的應 （ 用研究 ， 管理科學 ， 年第 期。 【】 李志輝、 李萌： 我國商業銀行信用風險識別模型及 第 。 ， ， 【 ， ， “ ： ， （ ， ）” 其實證研究 社會科學 ， 廣東 ， 年第 期。 【】 王春峰 、萬海暉、張雛： 商業銀行信用風險評估 及其實證研究 ， 管理工程學報 ， 年第 期。 、陳收、張昕： 基于多元判別分析和神經網絡 技術的公司財務困境預警 。 系統工程 年第 期。 。 【 方先明、熊鵬： 基于 網絡的商業銀行信用風 險控制研究 ， 金融論壇 年第 ， 期。 【 吳沖、呂 靜杰、潘啟樹 、劉云燾