我国房地产上市公司信用评级研究——基于BP神经网络方法

摘要

选取2017年我国房地产上市公司的财务与非财务数据,构建行业信用风险评价指标体系,运用因子分析法计算各公司的综合得分Z值,利用K-Means进行聚类分析,确定信用评级基准.以2017年的样本数据为基础建立BP神经网络,将上市房企评级结果作为目标输出值,训练获得精度最优网络.套用该模型对2018年我国上市房企的信用评级进行仿真测试,拟合优度达0.734.研究结果表明:在近年经济下行与房地产市场宏观调控背景下,上市房企整体信用水平下降;上市房企的信用评级越优,其市场表现越好.因此,投资者可将上市房企的信用评级作为有效参考标准,以降低投资风险.