信用风险对金融市场危害最大,信用风险是指交易对手未能履行约定契约中的义务而造成经济损失的风险,即受信人不能履行还本付息的责任而使授信人的预期收益与实际收益发生偏离的可能性,它是金融风险的主要类型。信用风险直接影响着现代经济生活中的各种活动,客观综合评价企业信用,为金融业务等提供及时有效的决策依据,有效的规避信用风险,是当前金融领域中堕待解决的实践问题,也是学术界所面临的一个严肃而紧迫的课题。传统的信用度量方法己不能满足人们的需要。本文针对目前广泛使用的企业信用评估模型与方法存在的缺点和不足,结合信用评估本身所具有的特点,建立了基于神经网络的企业信用评估模型,模型的建立包括评分指标体系的确定、样本数据的预处理和BP算法神经网络结构的设计。在建立企业信用评级指标体系时,在借鉴现有企业指标体系的基础上,根据我省企业自身特点进行设计。特别对于定量指标确定,为全面反映企业状况,文章选用广泛的财务指标,同时运用统计分析手段,筛选出评级作用大、鉴别能力高、相关性小的财务指标,建立企业定量指标体系。在得到满意的指标体系后,本文分析确定企业信用评级指标体系中的各个评价指标的权重,得到企业信用评分模型,最后根据评分模型算出的得分对应得出企业的信用等级。本文系统设计的主要内容包括系统需求分析、系统功能设计、系统界面设计、系统数据模型设计,以及系统结构设计系统开发方案选择。本文从数据准备,系统指标体系和模型建立,到系统建模、结构设计、方案选择,一一进行仔细研究,利用神经网络技术,建立了科学的、客观的、先进的企业信用评级系统。