多层感知器信用评价模型研究

建立多层感知器 (MLP)神经网络信用评价模型 ,用来对我国 2 0 0 0年 96家上市公司进行信用评级。按照各上市公司的经营状况分为“好”、“中”、“差”三类 ,每一类由 32家上市公司构成数据样本。对于每一家上市公司 ,主要考虑其经营状况的四个主要财务指标 :每股收益 ,每股净资产 ,净资产收益率和每股现金流量 ,所有数据都来自于 2 0 0 0年上市公司年报。对于MLP网络结构 ,隐层结点的个数是采用试验的方法来确定的 ,先从 1个开始 ,然后逐个逐个地增加 ,一直增加到不能再改善网络性能为止。仿真结果表明 ,多层感知器信用评价模型分类的准确率达到 79 17%。此外 ,还详细给出MLP网络模型的学习算法和步骤。