关键词：自适应共振，神经网络，信用风险
摘要：自适应共振模型是为了能够分类任意次序模拟输入模式而设计的，它可以按任意精度对输入的模拟观察矢量进行分类，较好地解决了前稳定性和灵活性问题，同时能够避免对网络先前所学的学习模式修改。本文将ART2模型应用于信用风险评估，通过实证比较研究，结果显示应用自适应共振模型进行信用风险评估在精度和准确性上，都优于其他神经网络模型和统计方法。
1统计方法用于信用风险分类评估存在的局限性
对信用风险评估一类主流方法是基于分类的方法，即把信用风险分析看成是模式识别中的一类分类问题—将企业划分为能够按期还本付息和违约两类。其具体做法是根据历史上每个类别（如期还本付息、违约）的若干样本，从已知的数据中发现其规律，从而总结出分类的规则，建立判别模型，用于对新样本的判别，这样信用评估就转化为统计中的分类问题。传统的统计模型主要基于多元统计分析方法，根据判别函数的形式和样本分布的假定不同，主要的模型有：多元回归分析模型、多元判别分析模型（MDA）、Logit分析模型、近邻法等。其中以多元判别分析模型和Logit分析模型应用最为广泛，已有大量商业化软件。
尽管这些方法在国外有大量应用，但是大量实证研究（Altman，1983；Tam
