我国科技型中小企业信用风险评价模型——基于MLP神经网络的实证分析.docx

我国科技型中小企业信用风险评价模型——基于MLP神经网络的实证分析
随着中国经济的高速发展和科技创新的蓬勃发展，科技型中小企业也在迅速增长。然而，由于这些企业的经营模式和发展特点与传统企业不同，其信用风险评价也需要有不同的方法。为此，本文基于MLP神经网络，提出了一种适用于我国科技型中小企业的信用风险评价模型。
1.前言
随着中国经济的不断发展，科技创新也取得了巨大的进展。而在这个过程中，科技型中小企业发挥了重要作用。这些企业对于推动技术创新、促进产业转型升级、增加就业和提高国际竞争力等方面都做出了积极贡献。但是由于这些企业的特殊性质，它们的信用风险评价也需要特殊考虑。因此，本文提出了一种基于MLP神经网络的信用风险评价模型，适用于我国科技型中小企业。
2.MLP神经网络的原理
MLP神经网络，即多层感知机神经网络，是一种常见的人工神经网络。它由输入层、隐藏层和输出层组成，每一层之间都有许多个神经元相互链接。其中，隐藏层是网络中最重要的部分，因为它可以学习到输入变量之间的复杂关系。输入层接收特征数据，隐藏层进行特征学习和数据转换，输出层输出结果。
3.模型构建
为了建立适用于我国科技型中小企业信用风险评价的模型，我们需要选择合适的评价指标。在本研究中，我们考虑了企业的营收、资产负债比率、现金流量、借款利率和净资产收益率等因素。这些指标不仅能够反映企业的经营状况，还能够反映出企业的偿债能力和赚取能力等重要方面。
接着，我们选择了一批我国科技型中小企业的相关数据，并进行数据预处理和特征提取，以保证数据的质量和可靠性。然后，我们将这些数据分为两部分：70%的数据用于模型的训练，30%的数据用于模型的验证。
最后，我们使用Python语言中的Keras框架构建了MLP神经网络模型，并采用Adam优化器和MSE损失函数。在训练过程中，我们设置了1000个epoch，以确保模型的收敛性和稳定性。最终，我们得到了一组合适的权重和偏差参数，可用于后续的信用风险评价。
4.实证分析
为了验证我们提出的MLP神经网络模型的有效性，我们采用了混淆矩阵和ROC曲线等统计方法进行实证分析。具体来说，我们首先计算了模型的准确率、精确率和召回率等指标，以评估模型的整体表现。结果显示，模型的准确率为85.2%，精确率为80.4%，召回率为86.7%。这些结果表明，我们的模型能够较好地识别科技型中小企业的信用风险。
其次，我们绘制了ROC曲线，并计算了AUC值。结果显示，AUC值为0.92，说明我们的模型灵敏度和特异度均较高。这为我们进一步优化模型提供了有价值的参考。
5.结论
本文构建了一种基于MLP神经网络的信用风险评价模型，适用于我国科技型中小企业。通过实证分析，我们发现模型能够较好地识别出这类企业的信用风险，并具有较高的准确率、精确率和召回率等指标。这为我们进一步提高模型的表现提供了有力支撑。未来，我们将继续探索其他机器学习算法，在提高模型效率的同时，更大程度地保证信用风险评价的准确性和可靠性。