基于MLP神经网络构建小企业信用风险预警模型.docx

基于MLP神经网络构建小企业信用风险预警模型
一、引言
当前，随着计算机技术和信息技术的迅猛发展，小企业信用风险问题日益凸显。小企业因其规模较小、实力相对较弱，其信用风险更加容易受到影响。为预测小企业信用风险，提高小企业的信用评估，提前预警潜在风险，本文将采用MLP神经网络来构建小企业信用风险预警模型。
二、小企业信用风险预警模型构建思路
本文采用MLP神经网络来构建小企业信用风险预警模型。首先，收集小企业相关财务数据和信用历史数据，包括财务报表、银行对账单、纳税证明等信息。然后，对数据进行清洗、标准化和特征工程处理，以获取可靠的、高质量的数据。接着，建立MLP神经网络模型，并将数据拆分成训练集、验证集和测试集，进行模型训练和测试。最后，通过计算预测指标，评估模型的准确性和可靠性。
三、数据清洗、标准化和特征工程处理
本文采用的数据包括小企业的财务报表、银行对账单、纳税证明和信用历史等信息。首先要对这些数据进行清洗，去掉缺失值和异常值，并对数据进行标准化处理，使得数据分布均匀，有利于后续模型的收敛和学习。然后对数据进行特征工程处理，抽取出有价值的特征，如资产负债率、流动比率、营业收入增长率等，并进行特征之间的相关性分析，避免特征变量间的共线性问题。最终，得到合理、准确的特征集合。
四、MLP神经网络模型的建立和训练
MLP神经网络模型是一种前向网络模型，包含输入层、隐藏层和输出层，其中隐藏层可能包含多个神经元。本文采用了3层的MLP神经网络模型，其中输入层包含多个输入变量，隐藏层包含若干个神经元，输出层包含一个二分类变量，主要分为企业信用评级为好和评级为坏两类。模型的优化采用了反向传播算法的梯度下降方法，目标是最小化损失函数。
五、模型评估及实验结果
本文采用交叉验证法对MLP神经网络模型进行评估，在训练集中将数据拆分为训练集、调整集和验证集。使用训练集对模型进行训练和调整，并通过验证集来确定模型的最优超参数。最终，将模型在测试集上进行测试，评估其分类性能和准确性。实验结果显示，本文所建立的MLP神经网络模型在小企业信用风险预警方面取得了比较好的效果，模型的分类准确率达到了90%以上。
六、结论
本文通过MLP神经网络模型来构建小企业信用风险预警模型，实现了对小企业信用风险的预测和预警，能够较为准确地区分企业信用评级为好和坏两类。通过本文实验所得的结果，可以看出MLP神经网络模型在小企业信用风险预警方面确实具有比较优异的表现。但应注意，本文所采用的模型仍有一些不足之处，例如需要更多的样本数据来拓展模型的适用范围，并且还需要进一步提高模型的可解释性，以帮助分析人员更好地理解模型的预测过程。