基于多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的小微企業(yè)信貸風(fēng)險研究

周駟華 汪素南

摘要：文章以多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法為基礎(chǔ)，對某小貸公司的小微企業(yè)信貸數(shù)據(jù)庫中的信貸記錄進(jìn)行了信貸評估，并將該結(jié)果與決策向量機(jī)、線性判別、二次判別和邏輯回歸等數(shù)據(jù)挖掘方法進(jìn)行了比較。分析結(jié)果表明，從總體上看，多重感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法優(yōu)于傳統(tǒng)的基于參數(shù)的分類方法，即多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法擁有相對較高的ROC曲線下面積和較低的預(yù)期錯誤分類成本。更進(jìn)一步，在研究所采用的4種MLP算法中，基于BFGS Quasi-Newton訓(xùn)練算法的MLP表現(xiàn)最為出色，可以作為金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行小微信貸風(fēng)險評估的輔助決策模型。

關(guān)鍵詞：多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；小微企業(yè)；信貸評估；數(shù)據(jù)挖掘；輔助決策模型

一、 引言

根據(jù)《全國小型微型企業(yè)發(fā)展情況報告》（2014），截至2013年末，全國各類企業(yè)總數(shù)為1，527.84萬戶。其中，小微企業(yè)1，169.87萬戶，占企業(yè)總數(shù)的76.57%。如將4，436.29萬戶個體工商戶納入統(tǒng)計范圍，小微企業(yè)所占比重達(dá)到94.15%。我國的小微企業(yè)創(chuàng)造GDP價值占總量的60%，納稅占總量的50%，完成了65%的發(fā)明專利和80%以上的新產(chǎn)品開發(fā)。然而，根據(jù)《中國小微企業(yè)白皮書》顯示，目前我國小微企業(yè)融資缺口高達(dá)22萬億元，超過55%小微金融信貸需求未能獲得有效支持。

如何有效地評估小微企業(yè)的信貸風(fēng)險，對學(xué)界和業(yè)界都是一個挑戰(zhàn)。根據(jù)Blanco等[7]的建議，采用自動信用評分系統(tǒng)能夠加快信貸審批速度，降低貸前分析成本并減少人為因素對信貸審批的影響。因此，從理論上研究小微企業(yè)信用風(fēng)險預(yù)警體系，調(diào)整商業(yè)銀行對小微企業(yè)的風(fēng)險評價模式，構(gòu)建專門的小微企業(yè)信用風(fēng)險預(yù)警模型，是解決小微企業(yè)融資難問題的一個重要途徑。……