摘要

科技企业信贷风险评价是银行信贷管理中十分重要的环节。为了提高对科技企业的信贷审批效率，降低信贷风险，引入BP神经网络模型，构建了科技型企业的信贷风险评价指标体系，选取深交所创业板上市公司中176家科技企业为实证研究样本，在进行KMO和Bartlett球形检验的基础上，运用因子分析法完成指标筛选，获得各指标对整体信贷风险信息的贡献率并得到样本企业的初始信贷状况，利用MATLAB R2014a软件实现了基于BP神经网络的科技企业信贷风险评价模型的构建、训练和测试。研究结果表明，BP神经网络能够准确划分优良贷款和不良贷款，在上市科技企业信贷风险的评价中表现出较高的准确性，也对非上市科技企业信贷风险评价具有借鉴意义。

关键词