【摘 要】
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本文首先从企业特征、股东特征、合约特征和财务特征四大方面构建了一个多层次的小型企业信用风险评价体系,然后用主成分分析法对评价指标进行降维并提取公因子,再采用基于多
【机 构】
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广东商学院金融学院,华南理工大学工商管理学院
【基金项目】
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国家社会科学基金青年项目(项目编号:12CJY006);广东省自然科学基金项目(项目编号:S2012040008073);广东省软科学研究计划项目(项目编号:2012B070400004);广东高校优秀青年创新人才培养计划项目(项目编号2012WYM_0068)的阶段性研究成果
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本文首先从企业特征、股东特征、合约特征和财务特征四大方面构建了一个多层次的小型企业信用风险评价体系,然后用主成分分析法对评价指标进行降维并提取公因子,再采用基于多层感知器(MLP)的神经网络技术来挖掘我国小型企业的信用风险的关键影响因素,最后构建了五分类模式下的信用风险预警模型。结果表明:企业特征(总资产、净资产、销售收入、企业形式、所处区域、企业年龄和企业性质)、财务特征(存货周转率、总资产报酬率)和合约特征(基于权益的融资占比)对其信用风险具有重要影响,在构建小型企业信用风险预警模型时,必须高度重视这些特征因素。而基于主成分分析法的MLP模型具有运行速度快、预测精度高的优点,是一种可靠有效的小型企业信用风险预警模型。
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