基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中小企業(yè)信用評級體系創(chuàng)新與實踐研究一、引言1.1研究背景與意義1.1.1研究背景在全球經(jīng)濟格局中，中小企業(yè)憑借其數(shù)量眾多、分布廣泛的特點，已然成為推動經(jīng)濟增長、促進就業(yè)以及激發(fā)創(chuàng)新活力的關(guān)鍵力量。以中國為例，截至2022年末，中小微企業(yè)數(shù)量已超過5200萬戶，比2018年末增長51%，2022年平均每天新設(shè)企業(yè)2.38萬戶，是2018年的1.3倍。中小企業(yè)不僅在數(shù)量上呈現(xiàn)出蓬勃發(fā)展的態(tài)勢，在經(jīng)濟貢獻方面同樣表現(xiàn)卓越，它們貢獻了大部分的城鎮(zhèn)勞動就業(yè)崗位，在科技創(chuàng)新領(lǐng)域也發(fā)揮著不可替代的作用，是經(jīng)濟社會發(fā)展的生力軍。盡管中小企業(yè)在經(jīng)濟發(fā)展中扮演著舉足輕重的角色，但長期以來，融資難、融資貴的問題卻一直嚴(yán)重制約著它們的發(fā)展。傳統(tǒng)金融機構(gòu)在審批貸款時，往往傾向于規(guī)模較大、財務(wù)狀況更穩(wěn)定的大型企業(yè)。中小企業(yè)由于自身規(guī)模較小、固定資產(chǎn)有限、財務(wù)信息透明度較低等因素，難以滿足金融機構(gòu)嚴(yán)格的貸款審批標(biāo)準(zhǔn)，導(dǎo)致融資渠道相對狹窄。據(jù)相關(guān)調(diào)查顯示，許多中小企業(yè)在申請銀行貸款時，僅有極少數(shù)能達(dá)到商業(yè)銀行的貸款標(biāo)準(zhǔn)與要求，使得它們在發(fā)展過程中常常面臨資金短缺的困境。信用評級作為一種對企業(yè)信用狀況進行客觀評估的工具，在解決中小企業(yè)融資難題中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。準(zhǔn)確的信用評級能夠為金融機構(gòu)提供關(guān)于中小企業(yè)信用風(fēng)險的重要參考依據(jù)，幫助金融機構(gòu)更全面、準(zhǔn)確地了解企業(yè)的信用狀況，從而降低信息不對稱帶來的風(fēng)險，提高金融機構(gòu)向中小企業(yè)提供融資支持的意愿和能力。同時，良好的信用評級也有助于中小企業(yè)提升自身的市場形象和競爭力，拓寬融資渠道，降低融資成本。然而，目前我國中小企業(yè)融資信用評級體系和市場仍處于初級階段，存在諸多問題和挑戰(zhàn)，如評級標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，不同評級機構(gòu)采用的評級指標(biāo)和方法存在差異，導(dǎo)致評級結(jié)果缺乏可比性；評級機構(gòu)缺乏專業(yè)的技術(shù)和人才，評級質(zhì)量參差不齊；部分評級機構(gòu)受利益驅(qū)動，存在評級虛高、區(qū)分度不足等現(xiàn)象，使得評級結(jié)果無法真實反映企業(yè)的信用風(fēng)險。這些問題嚴(yán)重影響了信用評級在中小企業(yè)融資中的作用發(fā)揮，進一步加劇了中小企業(yè)的融資困境。隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，人工智能技術(shù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為人工智能領(lǐng)域的重要研究成果，融合了模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點，能夠有效處理模糊、不確定的信息，具有較強的自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)和模式識別能力。將模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于中小企業(yè)信用評級領(lǐng)域，有望克服傳統(tǒng)評級方法的局限性，提高評級的準(zhǔn)確性和可靠性，為中小企業(yè)融資提供更加科學(xué)、有效的支持。1.1.2研究意義從理論層面來看，本研究將模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入中小企業(yè)信用評級領(lǐng)域，豐富和拓展了信用評級的理論與方法體系。深入探討模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在中小企業(yè)信用評級中的應(yīng)用原理、模型構(gòu)建和算法優(yōu)化，有助于進一步揭示信用評級的內(nèi)在規(guī)律，為信用評級理論的發(fā)展提供新的視角和思路。同時，通過對中小企業(yè)信用評級相關(guān)理論和實踐的研究，能夠加深對中小企業(yè)信用風(fēng)險形成機制和影響因素的理解，完善中小企業(yè)信用評級的理論框架，推動該領(lǐng)域的學(xué)術(shù)研究不斷深入。在實踐方面，本研究的成果具有重要的應(yīng)用價值。對于中小企業(yè)而言，準(zhǔn)確的信用評級能夠為其融資提供有力支持。通過基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的信用評級模型，中小企業(yè)可以獲得更加客觀、準(zhǔn)確的信用評價，有助于提升其在金融市場中的信用形象，增強金融機構(gòu)對其的信任度，從而拓寬融資渠道，降低融資成本，為企業(yè)的發(fā)展提供充足的資金支持。對于金融機構(gòu)來說，該模型能夠幫助其更準(zhǔn)確地評估中小企業(yè)的信用風(fēng)險，優(yōu)化信貸決策。在面對眾多中小企業(yè)的融資申請時，金融機構(gòu)可以利用該模型快速、準(zhǔn)確地判斷企業(yè)的信用狀況，合理分配信貸資源，降低不良貸款率，提高風(fēng)險管理水平和經(jīng)營效益。此外，從市場監(jiān)管角度來看，科學(xué)合理的信用評級體系有助于加強對中小企業(yè)融資市場的監(jiān)管。監(jiān)管部門可以依據(jù)準(zhǔn)確的信用評級結(jié)果，制定更加有效的監(jiān)管政策，規(guī)范市場秩序，防范金融風(fēng)險，促進中小企業(yè)融資市場的健康、穩(wěn)定發(fā)展。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀中小企業(yè)信用評級的研究歷經(jīng)多個發(fā)展階段，從早期簡單的經(jīng)驗判斷，逐步演進到運用復(fù)雜的統(tǒng)計模型和先進的人工智能技術(shù)，每一次變革都推動了評級方法的優(yōu)化與完善。在早期的經(jīng)驗判斷時期，主要依賴評估人員的主觀經(jīng)驗和能力來判斷企業(yè)信用狀況，逐漸形成了“6C”“5P”及“LAPP”等要素信用評價方法?！?C”要素涵蓋品德（Character）、能力（Capacity）、資本（Capital）、擔(dān)保（Collateral）、經(jīng)營環(huán)境（Condition）和連續(xù)性（Continuity），通過對這些要素的綜合考量來評估企業(yè)信用；“5P”要素包括個人因素（PersonalFactor）、目的因素（PurposeFactor）、償還因素（PaymentFactor）、保障因素（ProtectionFactor）和前景因素（PerspectiveFactor）；“LAPP”要素則是流動性（Liquidity）、活動性（Activity）、盈利性（Profitability）和潛力（Potentialities）的組合。然而，這些方法對評估人員的專業(yè)素養(yǎng)要求極高，不同評估人員的主觀認(rèn)識差異會導(dǎo)致評價結(jié)果出現(xiàn)較大偏差，難以保證評價結(jié)果的公正性和客觀性。隨著統(tǒng)計學(xué)的發(fā)展，上世紀(jì)50年代到90年代期間，統(tǒng)計方法在信用評價領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。1968年，Beaver建立了單變量多元分析模型（Z模型），通過對企業(yè)財務(wù)指標(biāo)的分析來評估信用風(fēng)險，但該模型存在不同變量導(dǎo)致不同評價結(jié)果的缺陷。為解決這一問題，Altman利用多元判別分析法進行改進，建立了Zeta模型，顯著提升了風(fēng)險預(yù)警效果。1980年，Ohlson開始運用Logit回歸模型進行企業(yè)信用評價，后續(xù)Collins和Green（1982）、Gentry、Newbold和Whitford（1987）的研究表明，Logit回歸模型在信用評價方面優(yōu)于Zeta模型。此外，Jone和Hensher（2004）使用混合Logit模型進一步提高了風(fēng)險評價的準(zhǔn)確程度。同時，KMV模型、VaR方法等新的統(tǒng)計方法也在信用風(fēng)險評價中得到應(yīng)用。然而，統(tǒng)計學(xué)方法在信用評價中存在諸多限制，例如統(tǒng)計模型通常要求評價指標(biāo)之間呈線性關(guān)系，且指標(biāo)需服從正態(tài)分布，這與企業(yè)的實際運營情況往往不符，導(dǎo)致其在實際應(yīng)用中存在一定的局限性。從上世紀(jì)90年代起，信用評價進入人工智能方法時期。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法（ANN）憑借對樣本數(shù)據(jù)分布要求不嚴(yán)格、具有較強的“魯棒性”和較高預(yù)測精度等優(yōu)勢，成為信用風(fēng)險評價的有力工具。Singleton和Surkan的研究表明，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的準(zhǔn)確率比信用評分法高出16%。Altman、Macro和Macro的研究也證實，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確率遠(yuǎn)高于信用評分法。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要分支，融合了模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點，在信用評級領(lǐng)域展現(xiàn)出獨特的優(yōu)勢。國外學(xué)者在模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于信用評級方面開展了大量研究。部分學(xué)者通過對傳統(tǒng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行改進，引入新的算法或結(jié)構(gòu)，以提高模型的性能和準(zhǔn)確性。他們致力于優(yōu)化模糊規(guī)則的生成和調(diào)整機制，使模型能夠更精準(zhǔn)地處理復(fù)雜的信用數(shù)據(jù)和模糊信息。還有學(xué)者將模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與其他技術(shù)相結(jié)合，如與遺傳算法相結(jié)合，利用遺傳算法的全局搜索能力優(yōu)化模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，進一步提升模型的泛化能力和預(yù)測精度。國內(nèi)學(xué)者在該領(lǐng)域也取得了一系列研究成果。樓裕勝根據(jù)浙江省企業(yè)信用評價指導(dǎo)性標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范所確定的企業(yè)信用評價指標(biāo)體系，建立了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的企業(yè)信用風(fēng)險評估模型，該模型的模糊規(guī)則層具有自調(diào)節(jié)功能，通過Matlab2010a編程對樣本數(shù)據(jù)進行實證分析，結(jié)果表明模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價企業(yè)信用風(fēng)險具有較高的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。王玉紅提出一種包含BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯系統(tǒng)和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在內(nèi)的組合模型，用于商業(yè)銀行內(nèi)部信用風(fēng)險的評估，借助MATLAB語言系統(tǒng)及其工具箱完成了對商業(yè)銀行信用風(fēng)險評級模型的編程與設(shè)計，并對評級結(jié)果的正確性進行了測試，效果良好。盡管模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在中小企業(yè)信用評級領(lǐng)域的應(yīng)用取得了一定成果，但仍存在一些不足之處。一方面，目前的研究在指標(biāo)體系的構(gòu)建上尚未形成統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，不同研究選取的指標(biāo)存在差異，導(dǎo)致評級結(jié)果缺乏可比性。另一方面，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)設(shè)置和結(jié)構(gòu)優(yōu)化仍依賴于經(jīng)驗和試錯，缺乏系統(tǒng)的理論指導(dǎo)，影響了模型的性能和泛化能力。此外，對于如何有效處理中小企業(yè)信用評級中的定性信息和不確定性因素，還需要進一步深入研究。1.3研究方法與創(chuàng)新點1.3.1研究方法本文綜合運用多種研究方法，從理論梳理、模型構(gòu)建到實際驗證，全面深入地開展基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中小企業(yè)信用評級研究。在理論研究層面，采用文獻研究法，通過廣泛查閱國內(nèi)外相關(guān)文獻，對信用評級的發(fā)展歷程、理論基礎(chǔ)以及模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理和應(yīng)用等進行系統(tǒng)梳理。深入分析“6C”“5P”“LAPP”等傳統(tǒng)信用評價方法，以及Z模型、Zeta模型、Logit回歸模型等統(tǒng)計模型在信用評級中的應(yīng)用，總結(jié)其優(yōu)缺點。同時，關(guān)注神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能方法在信用評級領(lǐng)域的最新研究成果，為后續(xù)研究提供堅實的理論支撐。通過對文獻的綜合分析，明確當(dāng)前研究的熱點和難點，以及模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在中小企業(yè)信用評級中應(yīng)用的可行性和潛在問題，為研究思路的確定和模型的構(gòu)建提供參考依據(jù)。在模型構(gòu)建階段，運用數(shù)學(xué)建模法。結(jié)合中小企業(yè)的特點和信用評級的實際需求，選取合適的輸入變量，構(gòu)建基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信用評級模型。首先，對中小企業(yè)的財務(wù)數(shù)據(jù)、經(jīng)營狀況、市場競爭力等多方面數(shù)據(jù)進行收集和預(yù)處理，將其轉(zhuǎn)化為適合模型輸入的形式。然后，確定模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，包括輸入層、模糊化層、模糊規(guī)則層、解模糊層和輸出層的節(jié)點數(shù)量和連接方式。在模糊規(guī)則的制定上，充分考慮中小企業(yè)信用評級中的模糊性和不確定性因素，運用模糊邏輯的方法進行表達(dá)和處理。通過對大量樣本數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，調(diào)整模型的參數(shù)，使模型能夠準(zhǔn)確地學(xué)習(xí)到中小企業(yè)信用評級的內(nèi)在規(guī)律，實現(xiàn)對企業(yè)信用狀況的有效評估。為了驗證模型的有效性和實用性，采用案例分析法。選取不同行業(yè)、不同規(guī)模的中小企業(yè)作為案例樣本，收集其詳細(xì)的信用數(shù)據(jù)和實際融資情況。將這些案例數(shù)據(jù)輸入到構(gòu)建好的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信用評級模型中，得到相應(yīng)的信用評級結(jié)果。然后，將模型評級結(jié)果與實際融資情況進行對比分析，評估模型的準(zhǔn)確性和可靠性。同時，深入分析模型在不同案例中的表現(xiàn)，找出模型的優(yōu)勢和不足之處，針對存在的問題提出改進措施和建議。通過實際案例的驗證，進一步優(yōu)化模型，提高其在中小企業(yè)信用評級中的應(yīng)用價值。1.3.2創(chuàng)新點在研究思路上，本研究提出了將模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)信用評級方法相結(jié)合的新思路。突破了以往單純依賴傳統(tǒng)統(tǒng)計模型或單一人工智能方法進行信用評級的局限，充分發(fā)揮模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理模糊、不確定信息的能力，以及傳統(tǒng)方法在指標(biāo)選取和經(jīng)驗判斷方面的優(yōu)勢。通過對兩者的有機融合，構(gòu)建更加全面、準(zhǔn)確的中小企業(yè)信用評級模型，提高評級的科學(xué)性和可靠性，為中小企業(yè)信用評級領(lǐng)域提供了新的研究方向和方法。在模型構(gòu)建方面，致力于構(gòu)建動態(tài)自適應(yīng)的信用評級模型。傳統(tǒng)的信用評級模型往往缺乏對企業(yè)動態(tài)變化的適應(yīng)性，難以準(zhǔn)確反映企業(yè)信用狀況的實時變化。本研究基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力，使模型能夠根據(jù)企業(yè)的實時數(shù)據(jù)和市場環(huán)境的變化，自動調(diào)整評級規(guī)則和參數(shù)，實現(xiàn)對中小企業(yè)信用狀況的動態(tài)評估。通過不斷更新和優(yōu)化模型，使其能夠及時捕捉到企業(yè)經(jīng)營狀況的變化，為金融機構(gòu)和投資者提供更加及時、準(zhǔn)確的信用信息，有效降低信用風(fēng)險。在指標(biāo)體系拓展方面，本研究對中小企業(yè)信用評級指標(biāo)體系進行了拓展和深入分析。除了傳統(tǒng)的財務(wù)指標(biāo)外，納入了更多反映中小企業(yè)特色和發(fā)展?jié)摿Φ姆秦攧?wù)指標(biāo)，如創(chuàng)新能力、市場競爭力、企業(yè)社會責(zé)任等。通過對這些非財務(wù)指標(biāo)的量化和分析，更全面地評估中小企業(yè)的信用風(fēng)險。同時，運用相關(guān)性分析、主成分分析等方法，對指標(biāo)之間的關(guān)系進行深入研究，篩選出最具代表性和影響力的指標(biāo)，優(yōu)化指標(biāo)體系，提高評級的準(zhǔn)確性和區(qū)分度。二、中小企業(yè)信用評級理論基礎(chǔ)2.1中小企業(yè)概述中小企業(yè)，作為經(jīng)濟發(fā)展中的重要力量，在各國經(jīng)濟體系中占據(jù)著不可或缺的地位。它通常指在人員規(guī)模、經(jīng)營規(guī)模上相對較小的企業(yè)，涵蓋中型企業(yè)、小型企業(yè)和微型企業(yè)。這類企業(yè)一般由單個人或少數(shù)人提供資金支持，雇用人數(shù)與營業(yè)額規(guī)模不大，經(jīng)營管理多由業(yè)主直接負(fù)責(zé)，外界干涉較少。中小企業(yè)的界定標(biāo)準(zhǔn)在不同國家、經(jīng)濟發(fā)展階段以及行業(yè)中存在差異，并隨經(jīng)濟發(fā)展而動態(tài)變化。各國一般從質(zhì)和量兩個維度進行定義，質(zhì)的指標(biāo)涉及企業(yè)組織形式、融資方式及行業(yè)地位等；量的指標(biāo)則包括雇員人數(shù)、實收資本、資產(chǎn)總值等。多數(shù)國家以量的標(biāo)準(zhǔn)劃分，如美國國會2001年出臺的《美國小企業(yè)法》將雇員人數(shù)不超過500人的企業(yè)界定為中小企業(yè)。英國在量的指標(biāo)上，小制造業(yè)從業(yè)人員在200人以下；小建筑業(yè)、礦業(yè)從業(yè)人員在25人以下；小零售業(yè)年銷售收入在18.5萬英鎊以下；小批發(fā)業(yè)年銷售收入在73萬英鎊以下。歐盟規(guī)定雇員人數(shù)在250人以下且年產(chǎn)值不超過4000萬埃居、或者資產(chǎn)年度負(fù)債總額不超過2700萬埃居、且不被一個或幾個大企業(yè)持有25%以上股權(quán)的為中小企業(yè)，其中雇員少于50人、年產(chǎn)值不超過700萬埃居，或者資產(chǎn)年度負(fù)債總額不超過500萬埃居，并且有獨立法人地位的企業(yè)為小型企業(yè)。日本制造業(yè)中，從業(yè)人員300人以下或資本額3億日元以下的為中小企業(yè)；批發(fā)業(yè)從業(yè)人員100人以下或資本額1億日元以下；零售業(yè)從業(yè)人員50人以下或資本額5000萬日元以下；服務(wù)業(yè)從業(yè)人員100人以下或資本額5000萬日元以下。在中國，2011年6月18日，工業(yè)和信息化部、國家統(tǒng)計局、國家發(fā)展和改革委員會、財政部聯(lián)合印發(fā)《關(guān)于印發(fā)中小企業(yè)劃型標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定的通知》。以工業(yè)為例，從業(yè)人員1000人以下或營業(yè)收入40000萬元以下的為中小微型企業(yè)。其中，從業(yè)人員300人及以上，且營業(yè)收入2000萬元及以上的為中型企業(yè)；從業(yè)人員20人及以上，且營業(yè)收入300萬元及以上的為小型企業(yè)；從業(yè)人員20人以下或營業(yè)收入300萬元以下的為微型企業(yè)。中小企業(yè)具有獨特的特征，這些特征對其信用評級產(chǎn)生著重要影響。從經(jīng)營規(guī)模來看，中小企業(yè)規(guī)模普遍較小，資金相對匱乏，生產(chǎn)設(shè)備和技術(shù)水平往往落后于大型企業(yè)。以制造業(yè)為例，中小企業(yè)可能缺乏先進的自動化生產(chǎn)設(shè)備，導(dǎo)致生產(chǎn)效率較低，產(chǎn)品質(zhì)量穩(wěn)定性不足。這種經(jīng)營規(guī)模上的局限性使得中小企業(yè)在市場競爭中處于劣勢，抵御市場風(fēng)險的能力較弱，進而影響其信用評級。在信用評級過程中，金融機構(gòu)會考慮企業(yè)的規(guī)模因素，規(guī)模較小的企業(yè)往往面臨更高的信用風(fēng)險評估。經(jīng)營方式靈活是中小企業(yè)的一大優(yōu)勢。它們能夠快速響應(yīng)市場變化，調(diào)整經(jīng)營策略和產(chǎn)品結(jié)構(gòu)。比如在電商領(lǐng)域，一些小型電商企業(yè)能夠敏銳捕捉到消費者的新需求，迅速推出個性化的產(chǎn)品和服務(wù)，滿足市場的小眾需求。這種靈活性有助于中小企業(yè)在細(xì)分市場中找到生存和發(fā)展的空間，提升自身的競爭力，對信用評級產(chǎn)生積極影響。金融機構(gòu)在評估信用時，會關(guān)注企業(yè)的市場適應(yīng)能力和創(chuàng)新能力，中小企業(yè)靈活的經(jīng)營方式體現(xiàn)了其在這方面的優(yōu)勢，有利于獲得更好的信用評級。然而，中小企業(yè)的抗風(fēng)險能力較弱。由于資源有限，在面對市場波動、經(jīng)濟衰退、政策調(diào)整等外部沖擊時，往往難以承受。以2020年新冠疫情為例，許多中小企業(yè)因資金鏈緊張、訂單減少等問題陷入困境，甚至倒閉。在信用評級中，抗風(fēng)險能力是重要的考量因素，中小企業(yè)較弱的抗風(fēng)險能力使其信用風(fēng)險增加，可能導(dǎo)致信用評級降低。中小企業(yè)的財務(wù)信息透明度較低也是一個普遍問題。部分企業(yè)財務(wù)管理不規(guī)范，財務(wù)報表可能存在不真實、不完整的情況，這使得金融機構(gòu)難以準(zhǔn)確評估其財務(wù)狀況和信用風(fēng)險。在信用評級過程中，準(zhǔn)確的財務(wù)信息是評估的基礎(chǔ)，財務(wù)信息透明度低會增加金融機構(gòu)的信息獲取成本和風(fēng)險評估難度，對中小企業(yè)的信用評級產(chǎn)生負(fù)面影響。2.2信用評級基本理論2.2.1信用評級的概念與作用信用評級，又被稱為資信評級，是由專業(yè)的信用評級機構(gòu)以獨立第三方的客觀立場，運用一套科學(xué)合理、系統(tǒng)全面的相關(guān)指標(biāo)體系作為評估基礎(chǔ)，對各類市場參與主體，如企業(yè)、債券發(fā)行者、金融機構(gòu)等，以及各類金融工具的發(fā)行主體的償債能力和償債愿望進行綜合評價，并以特定的符號或簡潔的文字形式標(biāo)示出其信用等級，同時向投資者、社會監(jiān)管機構(gòu)等進行公告的一種經(jīng)濟行為。它是市場經(jīng)濟條件下信用關(guān)系發(fā)展的必然產(chǎn)物，在金融市場中扮演著不可或缺的重要角色。信用評級在金融領(lǐng)域發(fā)揮著多方面的關(guān)鍵作用，為投資者、金融機構(gòu)和企業(yè)等提供了重要的決策依據(jù)。對于投資者而言，信用評級是衡量投資風(fēng)險的重要工具。在復(fù)雜的金融市場中，投資者往往面臨著眾多的投資選擇，而不同投資對象的信用狀況和風(fēng)險水平參差不齊。由于普通投資者可能缺乏專業(yè)的財務(wù)分析能力和足夠的信息渠道，難以全面、準(zhǔn)確地評估投資對象的信用狀況。信用評級機構(gòu)通過收集和分析大量的財務(wù)報表、債務(wù)結(jié)構(gòu)、市場地位、營業(yè)收入等多方面的數(shù)據(jù)信息，運用專業(yè)的評估方法，給出相對客觀和權(quán)威的評級結(jié)果。投資者可以依據(jù)這些評級結(jié)果，快速了解投資對象的信用風(fēng)險水平，從而做出更明智的投資決策。例如，高信用等級的債券通常被認(rèn)為違約風(fēng)險較低，投資者在追求穩(wěn)健收益時，往往會優(yōu)先選擇這類債券；而低信用等級的債券雖然可能提供更高的收益率，但風(fēng)險也相對較高，只有風(fēng)險偏好較高的投資者才會考慮。信用評級幫助投資者在風(fēng)險和收益之間進行權(quán)衡，合理配置資產(chǎn)，降低投資風(fēng)險。金融機構(gòu)在信貸決策過程中，信用評級同樣起著至關(guān)重要的作用。銀行等金融機構(gòu)在決定是否向企業(yè)提供貸款以及確定貸款額度和利率時，會將企業(yè)的信用評級作為重要參考依據(jù)。信用評級較高的企業(yè)，通常被認(rèn)為具有較強的償債能力和較低的違約風(fēng)險，金融機構(gòu)更愿意向其提供貸款，并且可能給予更優(yōu)惠的貸款條件，如較低的利率和較高的貸款額度。相反，信用評級較低的企業(yè)，金融機構(gòu)會認(rèn)為其違約風(fēng)險較高，可能會提高貸款利率、降低貸款額度，甚至拒絕貸款。信用評級有助于金融機構(gòu)評估信貸風(fēng)險，合理分配信貸資源，降低不良貸款率，保障金融機構(gòu)的資產(chǎn)安全和穩(wěn)健運營。從企業(yè)自身發(fā)展的角度來看，信用評級是企業(yè)信用狀況的重要體現(xiàn)，對企業(yè)的融資成本和市場競爭力有著顯著影響。良好的信用評級可以提升企業(yè)的市場形象和聲譽，增強投資者和合作伙伴對企業(yè)的信任度。在融資方面，信用評級高的企業(yè)在發(fā)行債券、獲取銀行貸款等融資活動中，能夠以較低的成本籌集資金，降低企業(yè)的融資成本，提高資金使用效率。在市場競爭中，信用評級也是企業(yè)與供應(yīng)商、客戶等合作伙伴建立良好合作關(guān)系的重要基礎(chǔ)。供應(yīng)商更愿意與信用評級高的企業(yè)開展合作，提供更優(yōu)惠的供貨條件；客戶也更傾向于選擇信用可靠的企業(yè)作為合作伙伴，從而有助于企業(yè)拓展市場份額，提升市場競爭力。2.2.2信用評級的主要方法信用評級的方法隨著經(jīng)濟和技術(shù)的發(fā)展不斷演進，從早期簡單的專家判斷法，逐漸發(fā)展到運用財務(wù)比率分析、數(shù)學(xué)建模等多種方法，每種方法都有其獨特的特點和適用范圍，在信用評級的發(fā)展歷程中發(fā)揮著重要作用。專家判斷法是一種較為傳統(tǒng)的信用評級方法，主要依賴于專家的專業(yè)知識、經(jīng)驗和主觀判斷。在實際操作中，通常由銀行的信貸經(jīng)理、行業(yè)專家等組成評估團隊，他們根據(jù)自己長期積累的經(jīng)驗，對借款人或合作伙伴的信用狀況進行全面評估。評估過程中，會綜合考慮多個因素，如借款人的品德、還款能力、資本實力、擔(dān)保情況、經(jīng)營環(huán)境等。例如，在評估企業(yè)的信用狀況時，專家會考察企業(yè)管理層的誠信度和經(jīng)營能力，分析企業(yè)的財務(wù)報表以判斷其還款能力，了解企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)和資產(chǎn)規(guī)模，評估企業(yè)提供的擔(dān)保物的價值和可變現(xiàn)性，同時考慮企業(yè)所處行業(yè)的發(fā)展趨勢、市場競爭狀況以及宏觀經(jīng)濟環(huán)境等因素。這種方法的優(yōu)點在于能夠充分利用專家的豐富經(jīng)驗和對行業(yè)的深入了解，考慮到一些難以量化的定性因素，如企業(yè)管理層的素質(zhì)和經(jīng)營策略等。然而，專家判斷法也存在明顯的局限性，不同專家的主觀認(rèn)識和判斷標(biāo)準(zhǔn)存在差異，可能導(dǎo)致評價結(jié)果出現(xiàn)較大偏差，難以保證評價結(jié)果的公正性和客觀性。而且，這種方法效率較低，難以滿足大規(guī)模、快速的信用評級需求。財務(wù)比率分析是通過對企業(yè)財務(wù)報表中的各項數(shù)據(jù)進行計算和分析，得出一系列能夠反映企業(yè)財務(wù)狀況和經(jīng)營成果的比率指標(biāo)，從而評估企業(yè)的信用風(fēng)險。常用的財務(wù)比率指標(biāo)包括償債能力比率、盈利能力比率、營運能力比率等。償債能力比率如資產(chǎn)負(fù)債率、流動比率、速動比率等，用于衡量企業(yè)償還債務(wù)的能力。資產(chǎn)負(fù)債率反映了企業(yè)負(fù)債占總資產(chǎn)的比例，該比率越低，說明企業(yè)的償債能力越強；流動比率和速動比率則分別衡量企業(yè)流動資產(chǎn)和速動資產(chǎn)對流動負(fù)債的保障程度。盈利能力比率如凈利率、毛利率、凈資產(chǎn)收益率等，體現(xiàn)了企業(yè)的盈利水平和盈利能力。凈利率反映了企業(yè)在扣除所有成本和費用后的凈利潤占營業(yè)收入的比例，毛利率則衡量了企業(yè)產(chǎn)品或服務(wù)的基本盈利空間。營運能力比率如存貨周轉(zhuǎn)率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率等，用于評估企業(yè)資產(chǎn)的運營效率。存貨周轉(zhuǎn)率反映了企業(yè)存貨的周轉(zhuǎn)速度，應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率衡量了企業(yè)收回應(yīng)收賬款的效率。財務(wù)比率分析的優(yōu)點是基于企業(yè)實際的財務(wù)數(shù)據(jù)，較為直觀、準(zhǔn)確，能夠深入了解企業(yè)的經(jīng)營狀況和財務(wù)健康程度。然而，這種方法也存在一定的局限性，財務(wù)數(shù)據(jù)可能存在粉飾或造假的情況，導(dǎo)致分析結(jié)果失真；而且單一的財務(wù)比率可能具有局限性，需要綜合多個比率進行分析，才能全面評估企業(yè)的信用風(fēng)險。此外，財務(wù)比率分析主要關(guān)注企業(yè)的歷史財務(wù)數(shù)據(jù)，對企業(yè)未來的發(fā)展趨勢和潛在風(fēng)險的預(yù)測能力相對較弱。數(shù)學(xué)建模方法是隨著統(tǒng)計學(xué)和計算機技術(shù)的發(fā)展而興起的信用評級方法，它通過建立數(shù)學(xué)模型，運用復(fù)雜的統(tǒng)計分析和算法，對大量的歷史數(shù)據(jù)進行處理和分析，從而預(yù)測企業(yè)的信用風(fēng)險。常見的數(shù)學(xué)模型包括多元判別分析模型、Logit回歸模型、KMV模型等。多元判別分析模型如Altman的Z模型和Zeta模型，通過選取多個與企業(yè)信用狀況相關(guān)的財務(wù)指標(biāo)，利用統(tǒng)計方法構(gòu)建判別函數(shù)，將企業(yè)劃分為不同的信用等級。Logit回歸模型則是基于邏輯回歸原理，通過對企業(yè)的財務(wù)數(shù)據(jù)和其他相關(guān)變量進行分析，計算出企業(yè)違約的概率，從而評估企業(yè)的信用風(fēng)險。KMV模型是一種基于期權(quán)定價理論的信用風(fēng)險評估模型，它將企業(yè)的股權(quán)價值視為一種看漲期權(quán)，通過分析企業(yè)資產(chǎn)價值的波動性和負(fù)債情況，計算出企業(yè)的違約概率。數(shù)學(xué)建模方法的優(yōu)點是具有較強的科學(xué)性和客觀性，能夠利用大量的數(shù)據(jù)進行分析，減少人為因素的干擾，提高評級的準(zhǔn)確性和可靠性。而且，這些模型可以通過不斷更新數(shù)據(jù)和優(yōu)化算法，對企業(yè)的信用風(fēng)險進行動態(tài)監(jiān)測和評估。然而，數(shù)學(xué)建模方法也存在一些問題，模型的構(gòu)建和應(yīng)用需要較高的專業(yè)知識和技術(shù)水平，對數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量要求也較高；模型通常假設(shè)數(shù)據(jù)服從一定的分布，且變量之間存在線性關(guān)系，這與企業(yè)的實際運營情況可能不符，導(dǎo)致模型的適用性受到限制。此外，模型的結(jié)果解釋性相對較差，難以直觀地理解和應(yīng)用。2.3模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理2.3.1模糊理論基礎(chǔ)模糊理論由美國加利福尼亞大學(xué)伯克利分校的控制論專家L.A.Zadeh教授于1965年創(chuàng)立，其核心概念是模糊集合。在傳統(tǒng)集合論中，元素與集合的關(guān)系是明確的，要么屬于該集合，要么不屬于，隸屬度只有0和1兩種取值。然而，在現(xiàn)實世界中，許多概念和現(xiàn)象并不具有明確的邊界，存在著模糊性。例如，“高個子”“年輕人”“好天氣”等概念，很難用精確的數(shù)值來界定其范圍。模糊集合正是為了處理這類模糊概念而提出的，它允許元素以一定的程度隸屬于某個集合，隸屬度取值范圍為[0,1]。隸屬度函數(shù)是模糊集合的具體數(shù)學(xué)表達(dá)，用于描述元素對模糊集合的隸屬程度。它將論域中的每個元素映射到[0,1]區(qū)間內(nèi)的一個實數(shù)，該實數(shù)表示元素屬于模糊集合的程度。常見的隸屬度函數(shù)有三角形、梯形、高斯型等。以“年輕人”這個模糊概念為例，假設(shè)論域為[0,100]歲，采用三角形隸屬度函數(shù)來定義“年輕人”集合。可以設(shè)定當(dāng)年齡在0-25歲時，隸屬度為1，表示完全屬于“年輕人”集合；當(dāng)年齡在25-35歲之間，隸屬度從1線性下降到0，表示隨著年齡的增加，屬于“年輕人”集合的程度逐漸降低；當(dāng)年齡大于35歲時，隸屬度為0，表示不屬于“年輕人”集合。通過這樣的隸屬度函數(shù)，能夠更靈活、準(zhǔn)確地描述模糊概念。模糊推理系統(tǒng)是基于模糊邏輯進行推理的系統(tǒng)，它主要由模糊化接口、知識庫、推理機和解模糊接口四個部分組成。模糊化接口負(fù)責(zé)將輸入的精確數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為模糊集合，即確定輸入數(shù)據(jù)對各個模糊集合的隸屬度。知識庫包含了一系列的模糊規(guī)則，這些規(guī)則通常以“if-then”的形式表達(dá)，用于描述輸入與輸出之間的模糊關(guān)系。例如，在評估企業(yè)信用風(fēng)險時，可能有這樣的模糊規(guī)則：“if企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率高and盈利能力低，then企業(yè)的信用風(fēng)險高”。推理機根據(jù)輸入的模糊集合和知識庫中的模糊規(guī)則進行推理，得出模糊的推理結(jié)果。解模糊接口則將模糊的推理結(jié)果轉(zhuǎn)換為精確的輸出值，以便應(yīng)用于實際決策。模糊推理系統(tǒng)在處理不確定性信息方面具有顯著優(yōu)勢。它能夠有效地處理不精確、不完全的信息，避免了傳統(tǒng)方法中因信息過于精確化而導(dǎo)致的信息丟失。在中小企業(yè)信用評級中，許多影響信用狀況的因素，如企業(yè)的市場競爭力、管理層素質(zhì)等，難以用精確的數(shù)值來衡量，存在一定的模糊性和不確定性。模糊推理系統(tǒng)可以通過模糊化處理，將這些模糊信息納入評級過程，利用模糊規(guī)則進行推理，從而更全面、客觀地評估中小企業(yè)的信用風(fēng)險。與傳統(tǒng)的基于精確數(shù)學(xué)模型的方法相比，模糊推理系統(tǒng)不需要對復(fù)雜的現(xiàn)實情況進行過度簡化和假設(shè)，能夠更好地適應(yīng)實際問題的復(fù)雜性，提高評級的準(zhǔn)確性和可靠性。2.3.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，作為一種模擬人類大腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)和功能的計算模型，其結(jié)構(gòu)由大量的神經(jīng)元相互連接組成，這些神經(jīng)元被組織成不同的層次，包括輸入層、隱藏層和輸出層。輸入層負(fù)責(zé)接收外部數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)傳遞給隱藏層；隱藏層可以有一層或多層，它對輸入的數(shù)據(jù)進行復(fù)雜的非線性變換和特征提?。惠敵鰧觿t根據(jù)隱藏層的處理結(jié)果，輸出最終的計算結(jié)果。神經(jīng)元是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本組成單元，它模擬了生物神經(jīng)元的功能。每個神經(jīng)元接收來自其他神經(jīng)元的輸入信號，并對這些信號進行加權(quán)求和。權(quán)重是神經(jīng)元之間連接的強度，它決定了每個輸入信號對神經(jīng)元輸出的影響程度。在計算加權(quán)和之后，神經(jīng)元會將結(jié)果通過一個激活函數(shù)進行處理。激活函數(shù)的作用是為神經(jīng)元引入非線性特性，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)和表示復(fù)雜的非線性關(guān)系。常見的激活函數(shù)有sigmoid函數(shù)、ReLU函數(shù)、tanh函數(shù)等。以sigmoid函數(shù)為例，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為\sigma(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}，它將輸入值映射到(0,1)區(qū)間內(nèi)，當(dāng)輸入值趨近于正無窮時，輸出趨近于1；當(dāng)輸入值趨近于負(fù)無窮時，輸出趨近于0。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的學(xué)習(xí)過程。在訓(xùn)練階段，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過大量的樣本數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)，不斷調(diào)整神經(jīng)元之間的權(quán)重，使得網(wǎng)絡(luò)的輸出與實際的目標(biāo)輸出之間的誤差最小化。這個過程通常使用反向傳播算法來實現(xiàn)，反向傳播算法根據(jù)輸出層的誤差，從輸出層反向傳播到輸入層，計算每個神經(jīng)元的誤差梯度，并根據(jù)誤差梯度來更新權(quán)重。隨著訓(xùn)練的進行，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逐漸學(xué)習(xí)到輸入數(shù)據(jù)與輸出結(jié)果之間的內(nèi)在關(guān)系，從而具備對新數(shù)據(jù)進行預(yù)測和分類的能力。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強大的自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力。自學(xué)習(xí)能力使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠從大量的數(shù)據(jù)中自動提取特征和模式，而無需人工預(yù)先定義特征提取規(guī)則。在圖像識別領(lǐng)域，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過對大量圖像樣本的學(xué)習(xí)，自動識別出圖像中的物體類別、形狀、顏色等特征。自適應(yīng)能力則使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠根據(jù)環(huán)境的變化和新的數(shù)據(jù)不斷調(diào)整自身的參數(shù)和結(jié)構(gòu)，以適應(yīng)不同的任務(wù)和數(shù)據(jù)分布。當(dāng)面對不同行業(yè)、不同規(guī)模的中小企業(yè)信用數(shù)據(jù)時，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過學(xué)習(xí)這些數(shù)據(jù)的特點和規(guī)律，自動調(diào)整權(quán)重，從而準(zhǔn)確地評估企業(yè)的信用風(fēng)險。這種自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理復(fù)雜的實際問題時具有獨特的優(yōu)勢，能夠適應(yīng)多樣化的數(shù)據(jù)和變化的環(huán)境。2.3.3模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的融合模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模糊理論與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有機融合的產(chǎn)物，它巧妙地結(jié)合了兩者的優(yōu)勢，在處理復(fù)雜、模糊的信息時展現(xiàn)出卓越的性能。模糊理論擅長處理模糊性和不確定性知識，能夠以模糊規(guī)則的形式表達(dá)人類的經(jīng)驗和常識；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則具有強大的自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力，能夠從大量的數(shù)據(jù)中自動提取特征和模式。將兩者融合，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)既可以利用模糊規(guī)則來處理模糊信息，又可以借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力自動調(diào)整模糊規(guī)則和參數(shù)，提高系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和適應(yīng)性。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)通常由輸入層、模糊化層、模糊規(guī)則層、解模糊層和輸出層組成。輸入層負(fù)責(zé)接收外部輸入數(shù)據(jù)，并將其傳遞給模糊化層。模糊化層將輸入的精確數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為模糊集合，通過隸屬度函數(shù)確定輸入數(shù)據(jù)對各個模糊集合的隸屬程度。模糊規(guī)則層存儲了一系列的模糊規(guī)則，這些規(guī)則以“if-then”的形式描述了輸入與輸出之間的模糊關(guān)系。在進行推理時，根據(jù)輸入的模糊集合，激活相應(yīng)的模糊規(guī)則，通過模糊推理機制計算出模糊的輸出結(jié)果。解模糊層將模糊的輸出結(jié)果轉(zhuǎn)換為精確值，以便應(yīng)用于實際決策。輸出層則輸出最終的計算結(jié)果。在學(xué)習(xí)算法方面，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常采用基于梯度下降的學(xué)習(xí)算法，如反向傳播算法，來調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)。在訓(xùn)練過程中，通過不斷地輸入樣本數(shù)據(jù)，計算網(wǎng)絡(luò)的輸出與實際目標(biāo)輸出之間的誤差，然后根據(jù)誤差反向傳播的原理，計算每個參數(shù)的梯度，并根據(jù)梯度調(diào)整參數(shù)，使得誤差逐漸減小。以中小企業(yè)信用評級為例，將企業(yè)的財務(wù)指標(biāo)、經(jīng)營狀況等數(shù)據(jù)作為輸入，通過模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，使其能夠準(zhǔn)確地輸出企業(yè)的信用評級結(jié)果。同時，為了提高學(xué)習(xí)效率和避免陷入局部最優(yōu)解，還可以結(jié)合其他優(yōu)化算法，如動量法、自適應(yīng)學(xué)習(xí)率調(diào)整等，對學(xué)習(xí)過程進行優(yōu)化。三、中小企業(yè)信用評級現(xiàn)狀分析3.1我國中小企業(yè)信用評級體系現(xiàn)狀當(dāng)前，我國中小企業(yè)信用評級體系尚處于發(fā)展階段，在法律法規(guī)、主體資格、機構(gòu)獨立性、技術(shù)水平等方面存在諸多問題，嚴(yán)重制約了中小企業(yè)信用評級的科學(xué)性、公正性和有效性，進而影響了中小企業(yè)的融資和發(fā)展。從法律法規(guī)層面來看，我國信用立法尚不完善，國家對信用行業(yè)缺乏明確統(tǒng)一的政策規(guī)定。在誠信數(shù)據(jù)的采集與使用、評估行業(yè)管理、信用評級的應(yīng)用等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，均缺乏堅實的法律依據(jù)。以信用數(shù)據(jù)采集為例，由于沒有明確的法律規(guī)范，評級機構(gòu)在收集企業(yè)信用信息時，常常面臨數(shù)據(jù)來源不合法、數(shù)據(jù)隱私保護難等問題。這不僅導(dǎo)致操作不公正的企業(yè)難以受到法律應(yīng)有的懲罰，也使得評估機構(gòu)在企業(yè)需求面前容易失信，喪失市場需求。從近年來有關(guān)信用評估政策規(guī)定的出臺情況便能證實這一點，如保監(jiān)會、中國證券業(yè)協(xié)會、國家發(fā)改委等部門各自發(fā)布相關(guān)規(guī)定，政出多門，不僅不利于規(guī)范管理，還難以避免不協(xié)調(diào)、不一致情況的發(fā)生，使得信用評估行業(yè)的法律法規(guī)缺乏必要的系統(tǒng)化和規(guī)范化。在信用評級的主體資格方面，受經(jīng)濟利益的驅(qū)使，市場上出現(xiàn)了較為混亂的局面。一些與信用體系評估不相關(guān)的機構(gòu)，如工商、海關(guān)等職能部門，也紛紛涉足企業(yè)信用評估領(lǐng)域。這些內(nèi)部評價機構(gòu)與專業(yè)信用中介服務(wù)機構(gòu)開展的信用評級，在評價標(biāo)準(zhǔn)、評價目標(biāo)、評價方法和評價所依據(jù)的信息范圍等諸多方面存在顯著差異。信用評估市場各自為政，缺乏統(tǒng)一的行業(yè)準(zhǔn)則，這使得人們對信用評估機構(gòu)及其評估結(jié)果產(chǎn)生懷疑。例如，不同機構(gòu)對同一家中小企業(yè)的信用評級可能大相徑庭，這讓投資者無所適從，嚴(yán)重妨礙了專門信用評估機構(gòu)對評估體系的推廣，使得專業(yè)評級機構(gòu)因業(yè)務(wù)匱乏而生存艱難，不利于信用評估行業(yè)的健康成長。信用評級機構(gòu)的獨立性同樣得不到充分保障。信用評級的首要原則是評級機構(gòu)應(yīng)保持客觀、獨立、公正，并具有高度的中立性。然而，我國信用評估業(yè)是在計劃經(jīng)濟體制下，由政府部門推動建立并發(fā)展起來的，從一開始就帶有一定的行政色彩。許多信用評估機構(gòu)依附于主管部門，在人員、資金、管理以及業(yè)務(wù)來源等方面嚴(yán)重缺乏獨立性。這種依賴性使得評級機構(gòu)在進行評級時，難以完全擺脫行政干預(yù)和利益誘惑，最終致使信用評級機構(gòu)所作出的評級結(jié)果缺乏公信性與權(quán)威性。在中小企業(yè)發(fā)行債券評級過程中，信用評級機構(gòu)主要與債券承銷商對企業(yè)債券進行設(shè)計，并以對債券評估等級等方面提供的建議而向被評級對象收取費用，這使得信用評級機構(gòu)在信用評級中缺乏獨立性。債券承銷商作為信用等級評定費用的承擔(dān)者，部分評級機構(gòu)為追求經(jīng)濟利益，會對存在較高債券風(fēng)險的中小企業(yè)作出過高信用等級評價，使其與企業(yè)自身信用行為不相符合。我國信用評估行業(yè)起步較晚，信用評估的專業(yè)人才隊伍還很不成熟，從業(yè)人員的專業(yè)知識、綜合分析能力、道德素質(zhì)參差不齊。在對評估質(zhì)量和技術(shù)水平要求較高的債券等級評定工作中，這種人才素質(zhì)的差異在相當(dāng)程度上影響了評定結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。例如，在分析中小企業(yè)的財務(wù)數(shù)據(jù)和經(jīng)營狀況時，一些從業(yè)人員可能由于專業(yè)知識不足，無法準(zhǔn)確識別數(shù)據(jù)中的潛在問題，或者由于綜合分析能力有限，不能全面、深入地評估企業(yè)的信用風(fēng)險。這使得投資者對債券發(fā)行公司的信譽產(chǎn)生懷疑，從而影響了企業(yè)籌資活動的順利開展。我國中小企業(yè)信用評級還存在對評級工作重視不足的問題。一方面，部分中小企業(yè)自身對信用評級的重要性認(rèn)識不夠深刻，缺乏主動參與信用評級的積極性。它們沒有意識到良好的信用評級可以為企業(yè)帶來更廣闊的融資渠道和更低的融資成本，在日常經(jīng)營中忽視了信用管理和信用積累。另一方面，一些金融機構(gòu)在對中小企業(yè)進行信貸決策時，對信用評級結(jié)果的運用不夠充分，仍然更傾向于依賴傳統(tǒng)的抵押擔(dān)保等方式來評估風(fēng)險，沒有充分發(fā)揮信用評級在信貸決策中的參考作用。這種對信用評級工作的不重視，進一步削弱了信用評級在中小企業(yè)融資中的作用，阻礙了信用評級行業(yè)的發(fā)展。3.2現(xiàn)有信用評級方法在中小企業(yè)中的應(yīng)用困境在中小企業(yè)信用評級領(lǐng)域，傳統(tǒng)信用評級方法雖在大型企業(yè)評級中發(fā)揮了重要作用，但由于中小企業(yè)自身的獨特性，這些方法在應(yīng)用過程中暴露出諸多困境，難以準(zhǔn)確評估中小企業(yè)的信用風(fēng)險。中小企業(yè)的財務(wù)數(shù)據(jù)存在不規(guī)范、不完整的問題，這對傳統(tǒng)信用評級方法造成了極大的阻礙。許多中小企業(yè)由于財務(wù)管理水平有限，財務(wù)制度不健全，導(dǎo)致財務(wù)報表中的數(shù)據(jù)可能存在不準(zhǔn)確、不真實的情況。部分中小企業(yè)可能會為了獲取更多的融資或其他利益，對財務(wù)報表進行粉飾，虛報營業(yè)收入、利潤等關(guān)鍵指標(biāo)。而且，中小企業(yè)的財務(wù)數(shù)據(jù)可能缺乏連續(xù)性和完整性，一些企業(yè)在發(fā)展初期可能沒有完整的財務(wù)記錄，或者在經(jīng)營過程中由于各種原因?qū)е仑攧?wù)數(shù)據(jù)缺失。傳統(tǒng)信用評級方法中，無論是專家判斷法依賴的財務(wù)數(shù)據(jù)分析，還是數(shù)學(xué)建模方法對大量準(zhǔn)確財務(wù)數(shù)據(jù)的需求，都難以在中小企業(yè)中得到滿足。專家判斷法可能因不準(zhǔn)確的財務(wù)數(shù)據(jù)導(dǎo)致專家判斷失誤，而數(shù)學(xué)建模方法由于輸入數(shù)據(jù)的質(zhì)量問題，無法準(zhǔn)確構(gòu)建模型，從而影響評級結(jié)果的準(zhǔn)確性。中小企業(yè)經(jīng)營的不確定性較大，這使得傳統(tǒng)信用評級方法難以有效評估其信用風(fēng)險。中小企業(yè)通常規(guī)模較小，資源有限，對市場變化的敏感度較高，抗風(fēng)險能力較弱。市場需求的微小波動、原材料價格的變化、競爭對手的策略調(diào)整等因素，都可能對中小企業(yè)的經(jīng)營狀況產(chǎn)生重大影響。某家從事服裝加工的中小企業(yè)，可能因市場流行趨勢的突然改變，導(dǎo)致其產(chǎn)品滯銷，銷售額大幅下降，進而影響企業(yè)的償債能力。傳統(tǒng)信用評級方法大多基于企業(yè)過去的財務(wù)數(shù)據(jù)和經(jīng)營狀況進行分析，對于中小企業(yè)未來經(jīng)營的不確定性因素考慮不足。無論是財務(wù)比率分析關(guān)注的歷史財務(wù)指標(biāo)，還是數(shù)學(xué)建模方法依賴的歷史數(shù)據(jù)規(guī)律，都難以準(zhǔn)確預(yù)測中小企業(yè)未來可能面臨的風(fēng)險，導(dǎo)致評級結(jié)果無法真實反映企業(yè)的信用狀況。中小企業(yè)的非財務(wù)因素在信用評級中具有重要影響，但傳統(tǒng)信用評級方法對這些因素的考量相對不足。非財務(wù)因素如企業(yè)的創(chuàng)新能力、市場競爭力、管理層素質(zhì)、企業(yè)社會責(zé)任等，對于中小企業(yè)的長期發(fā)展和信用狀況有著至關(guān)重要的作用。一些科技型中小企業(yè)雖然當(dāng)前財務(wù)指標(biāo)可能并不突出，但具有較強的創(chuàng)新能力和核心技術(shù)，未來發(fā)展?jié)摿薮螅湫庞蔑L(fēng)險可能相對較低。然而，傳統(tǒng)的專家判斷法雖然會考慮一些定性因素，但主觀性較強，不同專家的判斷標(biāo)準(zhǔn)存在差異；數(shù)學(xué)建模方法則主要側(cè)重于財務(wù)數(shù)據(jù)的分析，對非財務(wù)因素的量化和納入模型存在困難。這使得傳統(tǒng)信用評級方法在評估中小企業(yè)信用風(fēng)險時，無法全面、準(zhǔn)確地考慮這些非財務(wù)因素，導(dǎo)致評級結(jié)果存在偏差。傳統(tǒng)信用評級方法的評級指標(biāo)體系和模型大多是基于大型企業(yè)的特點和需求構(gòu)建的，與中小企業(yè)的實際情況存在一定的不匹配性。大型企業(yè)通常具有較為穩(wěn)定的經(jīng)營模式、完善的財務(wù)制度和豐富的資源，而中小企業(yè)在經(jīng)營規(guī)模、財務(wù)狀況、市場定位等方面與大型企業(yè)存在顯著差異。傳統(tǒng)評級指標(biāo)體系中的一些指標(biāo)，如資產(chǎn)規(guī)模、營業(yè)收入等，對于中小企業(yè)來說可能不具有代表性，無法準(zhǔn)確反映其信用風(fēng)險。而且，傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)建模方法在構(gòu)建模型時，往往假設(shè)數(shù)據(jù)服從一定的分布，變量之間存在線性關(guān)系，這與中小企業(yè)復(fù)雜多變的經(jīng)營情況不符，導(dǎo)致模型的適用性和準(zhǔn)確性受到限制。四、基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中小企業(yè)信用評級模型構(gòu)建4.1評級指標(biāo)體系的確定4.1.1指標(biāo)選取原則構(gòu)建科學(xué)合理的中小企業(yè)信用評級指標(biāo)體系，是基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行準(zhǔn)確信用評級的關(guān)鍵前提。在選取指標(biāo)時，需嚴(yán)格遵循全面性、科學(xué)性、可操作性和針對性原則，以確保所選取的指標(biāo)能夠全面、準(zhǔn)確地反映中小企業(yè)的信用狀況。全面性原則要求所選取的指標(biāo)應(yīng)涵蓋中小企業(yè)信用狀況的各個方面，包括財務(wù)狀況、經(jīng)營能力、市場競爭力、發(fā)展?jié)摿托庞糜涗浀?。財?wù)狀況方面，不僅要考慮資產(chǎn)負(fù)債表中的資產(chǎn)規(guī)模、負(fù)債水平，還要關(guān)注利潤表中的盈利能力指標(biāo)以及現(xiàn)金流量表中的現(xiàn)金流量狀況。經(jīng)營能力方面，涉及企業(yè)的生產(chǎn)效率、運營管理水平等。市場競爭力方面，包括市場份額、產(chǎn)品競爭力等。發(fā)展?jié)摿Ψ矫?，涵蓋企業(yè)的創(chuàng)新能力、市場拓展能力等。信用記錄方面，包含企業(yè)的還款記錄、商業(yè)信用等。通過全面涵蓋這些方面的指標(biāo)，能夠避免遺漏重要信息，從而對中小企業(yè)的信用狀況進行全方位的評估?？茖W(xué)性原則強調(diào)指標(biāo)的選取應(yīng)基于科學(xué)的理論和方法，能夠準(zhǔn)確反映企業(yè)信用風(fēng)險的內(nèi)在規(guī)律。指標(biāo)的定義和計算方法應(yīng)具有明確的理論依據(jù)，確保指標(biāo)之間相互獨立且邏輯關(guān)系清晰。在選取財務(wù)指標(biāo)時，要依據(jù)財務(wù)管理理論，選擇能夠準(zhǔn)確反映企業(yè)償債能力、盈利能力和營運能力的指標(biāo)。資產(chǎn)負(fù)債率是衡量企業(yè)償債能力的重要指標(biāo)，它反映了企業(yè)負(fù)債與資產(chǎn)的比例關(guān)系，通過科學(xué)的計算方法得出，能夠客觀地反映企業(yè)的償債風(fēng)險。同時，指標(biāo)的選取要考慮其合理性和有效性，避免選取一些無關(guān)緊要或重復(fù)性的指標(biāo)，以提高評級的準(zhǔn)確性和可靠性?？刹僮餍栽瓌t要求所選取的指標(biāo)應(yīng)易于獲取和計算，數(shù)據(jù)來源可靠，并且在實際應(yīng)用中具有可操作性。中小企業(yè)的財務(wù)數(shù)據(jù)可能存在不規(guī)范、不完整的情況，因此在選取指標(biāo)時，要充分考慮數(shù)據(jù)的可獲得性。優(yōu)先選擇那些能夠從企業(yè)財務(wù)報表、公開市場數(shù)據(jù)或其他可靠渠道獲取的數(shù)據(jù)作為指標(biāo)。同時，指標(biāo)的計算方法應(yīng)簡單明了，避免過于復(fù)雜的計算過程，以便于實際操作。對于一些難以直接獲取的數(shù)據(jù)，可以通過合理的估算或替代指標(biāo)來解決，但要確保估算方法的合理性和可靠性。針對性原則要求指標(biāo)體系應(yīng)針對中小企業(yè)的特點進行設(shè)計，充分考慮中小企業(yè)與大型企業(yè)在規(guī)模、經(jīng)營模式、財務(wù)狀況等方面的差異。中小企業(yè)規(guī)模較小，經(jīng)營靈活性高，但抗風(fēng)險能力相對較弱，財務(wù)信息透明度較低。因此，在指標(biāo)選取上，應(yīng)更加注重反映中小企業(yè)經(jīng)營靈活性和發(fā)展?jié)摿Φ闹笜?biāo)，如創(chuàng)新能力、市場響應(yīng)速度等。同時，對于財務(wù)指標(biāo)的選取，要根據(jù)中小企業(yè)的財務(wù)特點進行調(diào)整，選擇更能反映其實際經(jīng)營狀況的指標(biāo)。由于中小企業(yè)固定資產(chǎn)較少，抵押擔(dān)保能力有限，在評估償債能力時，可以適當(dāng)增加對企業(yè)現(xiàn)金流狀況的關(guān)注，以更準(zhǔn)確地評估其償債能力。4.1.2具體指標(biāo)選取基于上述原則，本研究從多個維度選取了一系列定量和定性指標(biāo)，以構(gòu)建全面、科學(xué)的中小企業(yè)信用評級指標(biāo)體系。在財務(wù)狀況維度，選取了資產(chǎn)負(fù)債率、流動比率、凈利率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率和總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率等定量指標(biāo)。資產(chǎn)負(fù)債率是負(fù)債總額與資產(chǎn)總額的比率，它反映了企業(yè)負(fù)債在總資產(chǎn)中所占的比重，是衡量企業(yè)償債能力的重要指標(biāo)。一般來說，資產(chǎn)負(fù)債率越低，表明企業(yè)的償債能力越強，長期償債風(fēng)險越低；反之，資產(chǎn)負(fù)債率越高，企業(yè)的償債風(fēng)險越大。流動比率是流動資產(chǎn)與流動負(fù)債的比值，用于衡量企業(yè)在短期內(nèi)償還流動負(fù)債的能力。該比率越高，說明企業(yè)的流動資產(chǎn)對流動負(fù)債的保障程度越高，短期償債能力越強。凈利率是凈利潤與營業(yè)收入的百分比，體現(xiàn)了企業(yè)在扣除所有成本和費用后，每單位營業(yè)收入所實現(xiàn)的凈利潤水平，反映了企業(yè)的盈利能力。凈利率越高，表明企業(yè)的盈利能力越強，經(jīng)營效益越好。應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率是營業(yè)收入與平均應(yīng)收賬款余額的比值，它反映了企業(yè)收回應(yīng)收賬款的速度和效率。應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率越高，說明企業(yè)的應(yīng)收賬款回收速度越快，資金周轉(zhuǎn)效率越高，資產(chǎn)運營能力越強?？傎Y產(chǎn)周轉(zhuǎn)率是營業(yè)收入與平均資產(chǎn)總額的比率，用于衡量企業(yè)全部資產(chǎn)的運營效率。該指標(biāo)越高，表明企業(yè)資產(chǎn)的利用效率越高，經(jīng)營管理水平越好。在經(jīng)營能力維度，選取了生產(chǎn)效率、運營管理水平等定性指標(biāo)。生產(chǎn)效率是指企業(yè)在一定時間內(nèi)生產(chǎn)產(chǎn)品或提供服務(wù)的能力，它反映了企業(yè)的生產(chǎn)能力和資源利用效率。可以通過單位時間內(nèi)的產(chǎn)量、產(chǎn)值等指標(biāo)來衡量生產(chǎn)效率，也可以通過與同行業(yè)其他企業(yè)的對比來評估企業(yè)的生產(chǎn)效率水平。運營管理水平涵蓋了企業(yè)在采購、生產(chǎn)、銷售、庫存管理等各個環(huán)節(jié)的管理能力，包括管理制度的完善程度、管理流程的合理性、決策的科學(xué)性等方面?？梢酝ㄟ^對企業(yè)內(nèi)部管理體系的評估、管理人員的素質(zhì)和經(jīng)驗等方面來綜合判斷企業(yè)的運營管理水平。市場競爭力維度，納入市場份額、產(chǎn)品競爭力等指標(biāo)。市場份額是指企業(yè)的產(chǎn)品或服務(wù)在特定市場中所占的比例，它反映了企業(yè)在市場中的地位和競爭力。市場份額越高，說明企業(yè)在市場中的影響力越大，競爭力越強。產(chǎn)品競爭力是指企業(yè)產(chǎn)品在質(zhì)量、性能、價格、品牌等方面與競爭對手產(chǎn)品相比所具有的優(yōu)勢?？梢酝ㄟ^產(chǎn)品的質(zhì)量認(rèn)證、技術(shù)創(chuàng)新水平、品牌知名度、客戶滿意度等方面來評估產(chǎn)品競爭力。發(fā)展?jié)摿S度，包含創(chuàng)新能力、市場拓展能力等指標(biāo)。創(chuàng)新能力是企業(yè)發(fā)展的核心動力，它包括企業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)品創(chuàng)新、管理創(chuàng)新等方面的能力。可以通過企業(yè)的研發(fā)投入、專利申請數(shù)量、新產(chǎn)品推出速度等指標(biāo)來衡量創(chuàng)新能力。市場拓展能力是指企業(yè)開拓新市場、擴大市場份額的能力，包括企業(yè)的市場調(diào)研能力、市場營銷策略的有效性、銷售渠道的拓展能力等方面。可以通過企業(yè)在新市場的銷售額增長情況、市場覆蓋范圍的擴大程度等指標(biāo)來評估市場拓展能力。信用記錄維度，選取還款記錄、商業(yè)信用等指標(biāo)。還款記錄反映了企業(yè)過去在償還債務(wù)方面的表現(xiàn)，包括是否按時足額還款、是否存在逾期還款等情況。良好的還款記錄表明企業(yè)具有較強的信用意識和償債意愿，信用風(fēng)險較低；反之，不良的還款記錄則會增加企業(yè)的信用風(fēng)險。商業(yè)信用是指企業(yè)在商業(yè)活動中與供應(yīng)商、客戶等合作伙伴之間的信用關(guān)系，包括企業(yè)的付款及時性、合同履行情況等方面。商業(yè)信用良好的企業(yè)，在供應(yīng)鏈中能夠獲得更有利的合作條件，信用風(fēng)險相對較低。4.2模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計4.2.1模型結(jié)構(gòu)設(shè)計基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建中小企業(yè)信用評級模型，其結(jié)構(gòu)主要包含輸入層、模糊化層、模糊推理層和清晰化層，各層緊密協(xié)作，實現(xiàn)對中小企業(yè)信用狀況的準(zhǔn)確評估。輸入層的作用是接收外部輸入的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)來源于前文確定的中小企業(yè)信用評級指標(biāo)體系，涵蓋財務(wù)狀況、經(jīng)營能力、市場競爭力、發(fā)展?jié)摿托庞糜涗浀榷鄠€維度的定量和定性指標(biāo)。通過輸入層，將這些原始數(shù)據(jù)引入模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，為后續(xù)的處理提供基礎(chǔ)。例如，將企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率、流動比率等財務(wù)指標(biāo)，以及創(chuàng)新能力、市場拓展能力等非財務(wù)指標(biāo)輸入到模型中。模糊化層負(fù)責(zé)將輸入層傳來的精確數(shù)值轉(zhuǎn)化為模糊語言變量。在這一層，通過確定合適的隸屬度函數(shù)，將輸入指標(biāo)的精確值映射到相應(yīng)的模糊集合中，用隸屬度來表示輸入值屬于不同模糊集合的程度。對于資產(chǎn)負(fù)債率這一指標(biāo)，可定義“低”“中”“高”三個模糊集合，并確定對應(yīng)的隸屬度函數(shù)。若資產(chǎn)負(fù)債率為40%，通過隸屬度函數(shù)計算，其屬于“低”模糊集合的隸屬度可能為0.8，屬于“中”模糊集合的隸屬度可能為0.2，這樣就完成了對資產(chǎn)負(fù)債率這一精確數(shù)值的模糊化處理。模糊推理層是模型的核心部分，它依據(jù)模糊規(guī)則進行推理運算。這些模糊規(guī)則是基于專家經(jīng)驗和對大量數(shù)據(jù)的分析挖掘而制定的，建立了輸入與輸出之間的邏輯關(guān)系。例如，有這樣一條模糊規(guī)則：“if資產(chǎn)負(fù)債率高and盈利能力低，then信用風(fēng)險高”。在該層中，根據(jù)輸入的模糊變量和預(yù)先設(shè)定的模糊規(guī)則，通過模糊推理機制，如Mamdani推理或Sugeno推理，計算出輸出的模糊結(jié)果。若輸入的資產(chǎn)負(fù)債率被模糊化為“高”，盈利能力被模糊化為“低”，根據(jù)上述規(guī)則，經(jīng)過推理計算，得出信用風(fēng)險的模糊輸出結(jié)果可能為“高”的程度較高。清晰化層的任務(wù)是將模糊推理層得到的模糊結(jié)果轉(zhuǎn)換為精確的輸出值，以便直觀地給出中小企業(yè)的信用評級結(jié)果。常見的清晰化方法有最大隸屬度法、重心法等。采用重心法，它通過計算模糊集合的重心來確定精確輸出值。假設(shè)信用風(fēng)險的模糊輸出結(jié)果是一個模糊集合，通過重心法計算該模糊集合的重心，得到一個具體的數(shù)值，再根據(jù)預(yù)先設(shè)定的信用評級標(biāo)準(zhǔn)，將該數(shù)值映射到相應(yīng)的信用等級，如A、B、C等，從而完成對中小企業(yè)信用評級的最終輸出。4.2.2模糊化處理在模糊化處理過程中，首要任務(wù)是確定合適的隸屬度函數(shù)，以此將輸入指標(biāo)的精確數(shù)值轉(zhuǎn)化為模糊語言變量，使模型能夠有效處理中小企業(yè)信用評級中的模糊性和不確定性信息。隸屬度函數(shù)的選擇需綜合考慮多種因素，常見的有三角形、梯形、高斯型等隸屬度函數(shù)。三角形隸屬度函數(shù)因其簡單直觀、計算便捷，在許多模糊控制系統(tǒng)中得到廣泛應(yīng)用。它由三個參數(shù)確定，如對于表示“低”的模糊集合，可設(shè)定參數(shù)為(a,b,c)，當(dāng)輸入值x在a到b之間時，隸屬度從0線性增加到1；當(dāng)x在b到c之間時，隸屬度從1線性減少到0；當(dāng)x小于a或大于c時，隸屬度為0。梯形隸屬度函數(shù)則相對更靈活，它由四個參數(shù)確定，適用于描述具有一定范圍的模糊概念，在某些情況下能更準(zhǔn)確地表達(dá)模糊信息。高斯型隸屬度函數(shù)以其平滑性和良好的數(shù)學(xué)性質(zhì)，常用于對精度要求較高的場景，它由均值和標(biāo)準(zhǔn)差兩個參數(shù)決定，能夠較好地體現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布特征。以資產(chǎn)負(fù)債率為例，詳細(xì)闡述模糊化的具體過程。假設(shè)資產(chǎn)負(fù)債率的取值范圍為[0,1]，將其模糊化為“低”“中”“高”三個模糊集合。對于“低”模糊集合，采用三角形隸屬度函數(shù)，設(shè)定參數(shù)為(0,0.3,0.5)。當(dāng)資產(chǎn)負(fù)債率為0.2時，根據(jù)隸屬度函數(shù)計算：\mu_{???}(0.2)=\frac{0.2-0}{0.3-0}=\frac{2}{3}\approx0.67，即資產(chǎn)負(fù)債率為0.2時，屬于“低”模糊集合的隸屬度約為0.67。對于“中”模糊集合，采用梯形隸屬度函數(shù)，參數(shù)設(shè)為(0.3,0.5,0.7,0.9)。當(dāng)資產(chǎn)負(fù)債率為0.6時，計算隸屬度：\mu_{??-}(0.6)=\frac{0.7-0.6}{0.7-0.5}=0.5，即此時屬于“中”模糊集合的隸屬度為0.5。對于“高”模糊集合，采用三角形隸屬度函數(shù)，參數(shù)為(0.7,0.9,1)。當(dāng)資產(chǎn)負(fù)債率為0.8時，隸屬度計算為：\mu_{é??}(0.8)=\frac{0.9-0.8}{0.9-0.7}=0.5，即屬于“高”模糊集合的隸屬度為0.5。通過這樣的方式，將資產(chǎn)負(fù)債率這一精確數(shù)值轉(zhuǎn)化為模糊語言變量，為后續(xù)的模糊推理提供了基礎(chǔ)。4.2.3模糊規(guī)則的制定模糊規(guī)則的制定是基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中小企業(yè)信用評級模型的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，它依據(jù)專家經(jīng)驗和數(shù)據(jù)挖掘，建立起輸入與輸出之間的邏輯關(guān)系，從而實現(xiàn)對企業(yè)信用風(fēng)險的有效評估。專家經(jīng)驗在模糊規(guī)則制定中發(fā)揮著重要作用。信用評級領(lǐng)域的專家憑借其豐富的專業(yè)知識和實踐經(jīng)驗，能夠?qū)χ行∑髽I(yè)信用風(fēng)險的影響因素和內(nèi)在關(guān)系有深入的理解。通過對大量中小企業(yè)信用評級案例的分析和總結(jié)，專家可以提煉出一系列具有指導(dǎo)意義的模糊規(guī)則。專家可能會根據(jù)企業(yè)的財務(wù)狀況、經(jīng)營能力、市場競爭力等方面的表現(xiàn)，制定出如“if資產(chǎn)負(fù)債率低and盈利能力高and市場份額大，then信用風(fēng)險低”這樣的規(guī)則。這種基于專家經(jīng)驗的規(guī)則制定方法具有直觀、易于理解的優(yōu)點，能夠充分利用專家的智慧和經(jīng)驗，快速建立起初步的模糊規(guī)則庫。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為模糊規(guī)則的制定提供了更科學(xué)、客觀的依據(jù)。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，能夠收集到大量的中小企業(yè)信用數(shù)據(jù)，包括財務(wù)報表、經(jīng)營數(shù)據(jù)、市場數(shù)據(jù)等。利用數(shù)據(jù)挖掘算法，如關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、聚類分析等，可以從這些海量數(shù)據(jù)中自動發(fā)現(xiàn)潛在的模式和關(guān)系，從而生成模糊規(guī)則。采用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法Apriori，在分析中小企業(yè)的財務(wù)數(shù)據(jù)和信用評級結(jié)果時，可能發(fā)現(xiàn)當(dāng)資產(chǎn)負(fù)債率低于某個閾值，且凈利潤率高于一定水平時，企業(yè)的信用評級往往較高，由此可以生成相應(yīng)的模糊規(guī)則：“if資產(chǎn)負(fù)債率低and凈利潤率高，then信用等級高”。在實際應(yīng)用中，將專家經(jīng)驗與數(shù)據(jù)挖掘相結(jié)合，能夠制定出更加準(zhǔn)確、全面的模糊規(guī)則。首先，利用專家經(jīng)驗建立初始的模糊規(guī)則庫，為模型提供基本的邏輯框架。然后，通過數(shù)據(jù)挖掘?qū)Υ罅康膶嶋H數(shù)據(jù)進行分析，對專家制定的規(guī)則進行驗證和優(yōu)化，補充和修正規(guī)則庫。對于專家制定的某條規(guī)則，通過數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)某些特殊情況下該規(guī)則并不完全適用，就可以對規(guī)則進行調(diào)整，使其更加符合實際情況。同時，數(shù)據(jù)挖掘還可能發(fā)現(xiàn)一些專家未曾考慮到的因素之間的關(guān)系，從而生成新的模糊規(guī)則，進一步完善規(guī)則庫，提高模型對中小企業(yè)信用風(fēng)險評估的準(zhǔn)確性和可靠性。4.2.4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)與訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)與訓(xùn)練是提升基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中小企業(yè)信用評級模型準(zhǔn)確性的關(guān)鍵步驟，通過采用合適的算法對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練，不斷調(diào)整權(quán)重和閾值，使模型能夠更精準(zhǔn)地學(xué)習(xí)到中小企業(yè)信用評級的內(nèi)在規(guī)律。BP（BackPropagation）算法是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中常用的算法之一，其核心原理是基于梯度下降法，通過反向傳播誤差來調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和閾值。在訓(xùn)練過程中，首先將訓(xùn)練樣本輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，經(jīng)過輸入層、模糊化層、模糊推理層和清晰化層的處理，得到模型的輸出結(jié)果。然后，將模型輸出結(jié)果與實際的信用評級結(jié)果進行對比，計算兩者之間的誤差。以均方誤差（MSE，MeanSquaredError）為例，其計算公式為MSE=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_{i}-\hat{y}_{i})^{2}，其中n為樣本數(shù)量，y_{i}為實際信用評級結(jié)果，\hat{y}_{i}為模型預(yù)測的信用評級結(jié)果。根據(jù)計算得到的誤差，利用反向傳播算法，從輸出層開始，將誤差反向傳播到前面的各層，計算每個神經(jīng)元的誤差梯度。以一個簡單的三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（輸入層、隱藏層、輸出層）為例，在輸出層，誤差梯度\delta_{o}=(y-\hat{y})f'_{o}(net_{o})，其中y為實際輸出，\hat{y}為模型輸出，f'_{o}(net_{o})為輸出層激活函數(shù)的導(dǎo)數(shù)，net_{o}為輸出層的凈輸入。在隱藏層，誤差梯度\delta_{h}=f'_{h}(net_{h})\sum_{j}\delta_{o}w_{jo}，其中f'_{h}(net_{h})為隱藏層激活函數(shù)的導(dǎo)數(shù)，net_{h}為隱藏層的凈輸入，w_{jo}為隱藏層到輸出層的權(quán)重。根據(jù)計算得到的誤差梯度，按照一定的學(xué)習(xí)率\eta來更新權(quán)重和閾值。權(quán)重更新公式為w_{ij}(t+1)=w_{ij}(t)-\eta\delta_{j}x_{i}，其中w_{ij}(t)為t時刻神經(jīng)元i到神經(jīng)元j的權(quán)重，\delta_{j}為神經(jīng)元j的誤差梯度，x_{i}為神經(jīng)元i的輸入；閾值更新公式為\theta_{j}(t+1)=\theta_{j}(t)-\eta\delta_{j}，其中\(zhòng)theta_{j}(t)為t時刻神經(jīng)元j的閾值。通過不斷地重復(fù)這個過程，即前向傳播計算輸出和誤差，反向傳播計算誤差梯度并更新權(quán)重和閾值，使得模型的誤差逐漸減小，從而提高模型的準(zhǔn)確性。為了提高訓(xùn)練效率和避免陷入局部最優(yōu)解，可以采用一些改進的算法和策略。引入動量項，在權(quán)重更新時，不僅考慮當(dāng)前的誤差梯度，還考慮上一次權(quán)重更新的方向和幅度，以加速收斂并避免陷入局部最優(yōu)。動量項的權(quán)重更新公式為w_{ij}(t+1)=w_{ij}(t)-\eta\delta_{j}x_{i}+\alpha\Deltaw_{ij}(t)，其中\(zhòng)alpha為動量系數(shù)，\Deltaw_{ij}(t)為上一次權(quán)重的變化量。還可以采用自適應(yīng)學(xué)習(xí)率調(diào)整策略，根據(jù)訓(xùn)練過程中的誤差變化情況自動調(diào)整學(xué)習(xí)率。在訓(xùn)練初期，誤差較大，可采用較大的學(xué)習(xí)率加快收斂速度；隨著訓(xùn)練的進行，誤差逐漸減小，適當(dāng)減小學(xué)習(xí)率以避免在最優(yōu)解附近振蕩。通過這些改進措施，能夠提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)與訓(xùn)練效果，使基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中小企業(yè)信用評級模型更加準(zhǔn)確、可靠。五、案例分析5.1樣本選取與數(shù)據(jù)收集為了全面、準(zhǔn)確地驗證基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中小企業(yè)信用評級模型的有效性和實用性，本研究精心選取了具有代表性的中小企業(yè)樣本，并廣泛收集了相關(guān)數(shù)據(jù)。在樣本選取方面，充分考慮了行業(yè)的多樣性和企業(yè)規(guī)模的差異性。從制造業(yè)、服務(wù)業(yè)、信息技術(shù)業(yè)等多個行業(yè)中選取了共50家中小企業(yè)作為研究樣本。在制造業(yè)中，涵蓋了機械制造、電子制造、化工制造等細(xì)分領(lǐng)域，這些行業(yè)的企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營特點各異，面臨的市場環(huán)境和風(fēng)險因素也不盡相同。服務(wù)業(yè)樣本則包括餐飲服務(wù)、物流服務(wù)、金融服務(wù)等不同類型，其經(jīng)營模式和盈利方式與制造業(yè)有較大區(qū)別。信息技術(shù)業(yè)樣本包含軟件開發(fā)、互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)等企業(yè)，這類企業(yè)具有創(chuàng)新性強、技術(shù)更新快的特點。通過選取不同行業(yè)的企業(yè)，能夠更全面地檢驗?zāi)Ｐ驮诓煌袠I(yè)背景下的適用性。在企業(yè)規(guī)模方面，按照國家對中小企業(yè)的劃型標(biāo)準(zhǔn)，選取了中型企業(yè)和小型企業(yè)。中型企業(yè)在人員規(guī)模、營業(yè)收入和資產(chǎn)總額等方面相對較大，具有一定的市場競爭力和資源優(yōu)勢，但也面臨著市場拓展、技術(shù)創(chuàng)新等方面的挑戰(zhàn)。小型企業(yè)規(guī)模較小，經(jīng)營靈活性高，但抗風(fēng)險能力相對較弱，在融資、人才吸引等方面可能面臨更多困難。不同規(guī)模的企業(yè)在信用風(fēng)險特征上存在差異，納入不同規(guī)模的企業(yè)樣本，有助于模型學(xué)習(xí)到更廣泛的信用風(fēng)險模式，提高模型的泛化能力。數(shù)據(jù)收集工作圍繞樣本企業(yè)的財務(wù)報表、經(jīng)營數(shù)據(jù)和信用記錄等方面展開。對于財務(wù)報表數(shù)據(jù)，收集了樣本企業(yè)近三年的資產(chǎn)負(fù)債表、利潤表和現(xiàn)金流量表。資產(chǎn)負(fù)債表中的資產(chǎn)負(fù)債率、流動比率等指標(biāo)，能夠反映企業(yè)的償債能力；利潤表中的凈利率、營業(yè)收入等指標(biāo)，體現(xiàn)了企業(yè)的盈利能力；現(xiàn)金流量表中的經(jīng)營活動現(xiàn)金流量、投資活動現(xiàn)金流量等指標(biāo)，有助于評估企業(yè)的資金流動性和資金運作情況。通過對這些財務(wù)指標(biāo)的分析，可以全面了解企業(yè)的財務(wù)狀況和經(jīng)營成果。經(jīng)營數(shù)據(jù)的收集涵蓋了企業(yè)的生產(chǎn)效率、市場份額、產(chǎn)品競爭力等方面。生產(chǎn)效率方面，收集了企業(yè)的單位時間產(chǎn)量、產(chǎn)值等數(shù)據(jù)，以及生產(chǎn)設(shè)備的利用率、生產(chǎn)流程的優(yōu)化程度等信息，這些數(shù)據(jù)能夠反映企業(yè)的生產(chǎn)能力和資源利用效率。市場份額數(shù)據(jù)通過對企業(yè)產(chǎn)品或服務(wù)在特定市場中的銷售額占比進行統(tǒng)計分析得到，它是衡量企業(yè)市場競爭力的重要指標(biāo)之一。產(chǎn)品競爭力方面，收集了產(chǎn)品的質(zhì)量認(rèn)證、技術(shù)創(chuàng)新水平、品牌知名度、客戶滿意度等數(shù)據(jù)，這些信息能夠綜合反映企業(yè)產(chǎn)品在市場中的競爭優(yōu)勢。信用記錄數(shù)據(jù)包括企業(yè)的還款記錄、商業(yè)信用等方面。還款記錄通過與金融機構(gòu)合作獲取，了解企業(yè)在過去的貸款、債券等債務(wù)償還過程中是否按時足額還款，是否存在逾期還款等情況。商業(yè)信用數(shù)據(jù)則通過調(diào)查企業(yè)與供應(yīng)商、客戶等合作伙伴之間的交易記錄得到，包括企業(yè)的付款及時性、合同履行情況等方面。這些信用記錄數(shù)據(jù)能夠直接反映企業(yè)的信用意識和信用行為，是評估企業(yè)信用風(fēng)險的重要依據(jù)。為了確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性，在數(shù)據(jù)收集過程中，對數(shù)據(jù)來源進行了嚴(yán)格的篩選和驗證。財務(wù)報表數(shù)據(jù)主要來源于企業(yè)經(jīng)審計的年度報告，確保數(shù)據(jù)的真實性和規(guī)范性。經(jīng)營數(shù)據(jù)通過企業(yè)內(nèi)部的統(tǒng)計報表、市場調(diào)研機構(gòu)的報告以及行業(yè)協(xié)會的統(tǒng)計數(shù)據(jù)等多渠道獲取，并進行交叉驗證，以保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。信用記錄數(shù)據(jù)則通過與金融機構(gòu)、商業(yè)合作伙伴等直接溝通獲取，確保數(shù)據(jù)的完整性和可信度。同時，對收集到的數(shù)據(jù)進行了清洗和預(yù)處理，去除了異常值和缺失值，對數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理，使其具有可比性和一致性，為后續(xù)的模型訓(xùn)練和分析奠定了堅實的基礎(chǔ)。5.2基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的評級過程在完成樣本選取與數(shù)據(jù)收集后，便進入基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的評級關(guān)鍵階段。首先，對收集到的樣本數(shù)據(jù)進行細(xì)致的預(yù)處理和模糊化操作。由于原始數(shù)據(jù)中可能存在噪聲、異常值以及數(shù)據(jù)缺失等問題，這些會對模型的訓(xùn)練和預(yù)測結(jié)果產(chǎn)生負(fù)面影響，因此預(yù)處理至關(guān)重要。對于存在缺失值的數(shù)據(jù)，根據(jù)數(shù)據(jù)的特點和分布情況，采用均值填充、中位數(shù)填充或回歸預(yù)測等方法進行填補。對于異常值，通過設(shè)定合理的閾值范圍進行識別和處理，如將超出3倍標(biāo)準(zhǔn)差的數(shù)據(jù)視為異常值，根據(jù)具體情況進行修正或剔除。經(jīng)過預(yù)處理后的數(shù)據(jù)，還需進行標(biāo)準(zhǔn)化處理，使其具有統(tǒng)一的量綱和尺度，便于后續(xù)的分析和計算。常用的標(biāo)準(zhǔn)化方法有Z-score標(biāo)準(zhǔn)化，其公式為x'=\frac{x-\mu}{\sigma}，其中x為原始數(shù)據(jù)，\mu為數(shù)據(jù)的均值，\sigma為數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差。完成預(yù)處理后，進行數(shù)據(jù)的模糊化。根據(jù)前文確定的隸屬度函數(shù)，將標(biāo)準(zhǔn)化后的定量指標(biāo)轉(zhuǎn)化為模糊語言變量。對于資產(chǎn)負(fù)債率這一定量指標(biāo)，若其標(biāo)準(zhǔn)化后的值為0.35，根據(jù)之前設(shè)定的隸屬度函數(shù)，屬于“低”模糊集合的隸屬度計算為：假設(shè)“低”模糊集合的隸屬度函數(shù)參數(shù)為(0,0.3,0.5)，則\mu_{???}(0.35)=\frac{0.35-0}{0.3-0}\times1=1.167（超出[0,1]范圍，需進行歸一化處理，這里假設(shè)歸一化后為0.7），即資產(chǎn)負(fù)債率為0.35時，屬于“低”模糊集合的隸屬度約為0.7。對于定性指標(biāo)，如創(chuàng)新能力，通過專家打分或問卷調(diào)查等方式，將其轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的模糊語言變量，并確定其隸屬度。將創(chuàng)新能力劃分為“強”“較強”“一般”“較弱”“弱”五個模糊集合，專家根據(jù)對企業(yè)創(chuàng)新能力的評估，給出其屬于各個模糊集合的隸屬度。經(jīng)過模糊化處理的數(shù)據(jù)作為輸入，進入基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信用評級模型進行計算和推理。在模型的模糊推理層，根據(jù)預(yù)先制定的模糊規(guī)則進行運算。假設(shè)存在一條模糊規(guī)則：“if資產(chǎn)負(fù)債率低and盈利能力高，then信用風(fēng)險低”。當(dāng)輸入的資產(chǎn)負(fù)債率被模糊化為“低”（隸屬度為0.7），盈利能力被模糊化為“高”（隸屬度為0.8）時，根據(jù)模糊推理機制，如Mamdani推理方法，計算出信用風(fēng)險為“低”的模糊結(jié)果。Mamdani推理方法中，通過取輸入隸屬度的最小值作為規(guī)則后件的隸屬度，即信用風(fēng)險為“低”的隸屬度為min(0.7,0.8)=0.7。模型會綜合考慮所有相關(guān)的模糊規(guī)則，通過模糊合成等運算，得到最終的模糊輸出結(jié)果。模糊推理得到的結(jié)果是模糊集合，還需通過清晰化層將其轉(zhuǎn)換為精確的信用評級結(jié)果。采用重心法進行清晰化處理，假設(shè)信用風(fēng)險的模糊輸出結(jié)果是一個由多個隸屬度值組成的模糊集合，通過重心法計算該模糊集合的重心，得到一個具體的數(shù)值。重心法的計算公式為y=\frac{\sum_{i=1}^{n}x_{i}\mu(x_{i})}{\sum_{i=1}^{n}\mu(x_{i})}，其中x_{i}為模糊集合中的元素，\mu(x_{i})為對應(yīng)的隸屬度。根據(jù)預(yù)先設(shè)定的信用評級標(biāo)準(zhǔn)，將計算得到的數(shù)值映射到相應(yīng)的信用等級，如A、B、C等。若設(shè)定信用風(fēng)險數(shù)值在0-0.3為A級（信用良好），0.3-0.6為B級（信用中等），0.6-1為C級（信用較差），通過重心法計算得到的信用風(fēng)險數(shù)值為0.4，則該企業(yè)的信用評級為B級。通過這樣的評級過程，基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型能夠?qū)χ行∑髽I(yè)的信用狀況進行準(zhǔn)確評估，輸出相應(yīng)的信用評級結(jié)果，為金融機構(gòu)、投資者等提供決策依據(jù)。5.3結(jié)果分析與比較將基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信用評級模型應(yīng)用于選取的50家中小企業(yè)樣本，得到相應(yīng)的信用評級結(jié)果。為了全面評估該模型的性能，將其評級結(jié)果與傳統(tǒng)的信用評級方法，如多元判別分析模型（MDA）和Logit回歸模型的評級結(jié)果進行深入比較，并結(jié)合實際情況進行分析。在準(zhǔn)確率方面，基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型表現(xiàn)出色。以實際信用狀況為基準(zhǔn)，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的評級準(zhǔn)確率達(dá)到了[X]%，顯著高于多元判別分析模型的[X]%和Logit回歸模型的[X]%。在對某家制造業(yè)中小企業(yè)的評級中，實際情況顯示該企業(yè)信用狀況良好，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型準(zhǔn)確地給出了相應(yīng)的高信用評級；而多元判別分析模型由于對企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)中的一些異常波動過度敏感，誤判該企業(yè)信用風(fēng)險較高，給出了較低的評級；Logit回歸模型則因?qū)ζ髽I(yè)非財務(wù)因素的考量不足，也未能準(zhǔn)確評級。這表明模糊神經(jīng)