中小企业的融资困境引起专家学者的广泛关注后,中小企业服务理论信用及担保理论以及信用担保经济学理论,为信用担保的开展奠定了深厚的理论基础,并依此建立了众多的信用担保机构。但是,大量的信用担保机构存在的结构、经营和功能上的缺陷,对信用评级与风险评估系统需求强烈,信用担保机构如何管理、如何顺畅运营等问题却紧接着呈现在我们面前。一方面,担保机构需要被担保机构进行信息共享;另一方面,担保机构一样也面临着许多风险,如信用风险、经营风险、市场风险、法律风险等。我们使用建立若干数据模型,对担保企业的数据进行分析,建立若干分析模型,为担保企业的经营状况进行分析,辅助领导进行决策。神经网络方法是近年来在神经元网络的基础之上发展起来的一种新的预测模型。它以神经元网络理论为基础,充分利用网络的数值逼近与记忆功能,根据时间序列的历史观测数值,识别出时间序列的内在模式,在历史观测值的基础之上,对时间序列的未来值进行预测。通常情况下采用神经元网络的预测模型经过适当的训练之后,其预测的准确程度往往会高于统计学上所采用的预测方法。神经元网络模型具有和数理统计模型同样的预测能力。数理统计模型可以进行有效的短期或者长期的预测,从而为决策和规划提供支持服务。而神经元网络模型可以通过调整网络模型的输出节点个数来进行短期或者长期的预测,或者改变神经网络的模型,使之成为输出反馈型的神经元网络,这样就可以从输出端得到反馈值输入到网络的输入端,进行连续的预测。《担保信用评级与风险评估系统》就是针对信用担保公司的这一实际管理需求,基于模糊神经网络理论基础设计并实现的。以建立业务办公平台和信用数据库为基础,以建立网络连接、多方信息共享为支撑,以建立风险控制指标体系为手段,建立动态的风险评估体系,对项目风险自动评级提示,增加企业经济效益、降低劳动强度,从而确保我国金融市场的平稳性,最终达到为我国经济高速发展保驾护航的战略目标。