导　　师： 苏越良

学科专业： L01

授予学位： 硕士

作　　者： ;

机构地区： 华南理工大学

摘　　要： 党的十六大要求“整顿和规范市场经济秩序，健全现代市场经济的社会信用体系”。如何迅速有效地建立健全我国信用管理体系，已经成为全社会共同关注的一个热点。在所有的信用问题中，中小企业由于在提高技术转化率、优化提升产业结构、提升科技水平和国家核心竞争力和促进社会经济发展等方面起到了举足轻重的作用，因此对中小企业的信用评价就显得尤为突出和重要。
　　 本文首先确定中小企业信用评价指标体系构建的基本原则，在此原则的指引下，将评价指标划分为六类，并深度细化六类指标，得出全面的中小企业信用评价指标体系。然后利用层次分析法（AHP）对整个指标体系进行筛选，优化整个指标体系。在优化的同时亦得到指标体系的权重。最后，基于层次分析方法（AHP）的中小企业信用指标体系作为BP神经网络的输入节点并利用指标权重初始化BP神经网络方法的权值矩阵进行实证分析。通过对30家深圳中小企业的样本进行BP神经网络训练验证，最终得出结论。从而阐述这种基于层次分析方法（AHP）与BP神经网络方法的中小企业信用评价方法是一种更加客观、准确的中小企业信用评价方法。
　　 总之，文章根据对现有中小企业信用评价方法的SWOT分析提出层次分析方法（AHP）与BP神经网络方法相结合的构想，并通过实证对此方法进行验证，目的是希望在现代社会能够解决中小企业融资瓶颈做出一份贡献。在整个研究过程中，虽然解决了很多问题，但也发现了很多可以改进的地方。在文章的最后，作者针对性的提出该方法的几点局限性和后续研究的建议作为补充。

关 键 词： 信用评价 中小企业 层次分析法 人工神经网络

分 类 号： [F276.3 F832.4]

领　　域： [经济管理] [经济管理] [经济管理]