信用评价是上市公司财务困境预警研究的重要手段之一。本书介绍了肖当前国际上常用的三种信用评级建模方法：参数统计方法、非参数统计方法和神经网络方法，并详细介绍了各种方法的研究背景，建立了多层感知器、BP算法网络、径向基函数网络、概率神经网络和自组织竞争网络5种神经网络信用评价模型，logistic回归模型和两种线性判别分析法，以及两种支持向量机方法，并利用这9种方法进行了两类模式分类及三类模式分类，探讨了以上各各方法的模式分类能力及其预警能力。最后，研究并建立了logistic回归预测模型、AR及AR模型、ARCH类预测模型及神经网络预测技术，探讨了各种方法在我国股市波动预测中的应用。

钢铁行业深度报告：钢企信用评价系统.pdf

会计信息质量是市场经济有效运转的生命线。如何防止会计信息失真并提高信息质量,会计理论和会计实践工作者进行了许多探索与实践。从市场经济建设、会计工作的现状、国际竞争环境等方面分析了建立会计信用评价体系的必要性。希望通过建立系统的、完善的会计信用评价体系,来提高并强化会计信息质量。

提出了企业信用评价信息化系统开发的体系结构,阐述了系统所具备的各项功能和特点。基于组件技术开发了一个从需求分析、企业信用评价到评价模型定制的计算机支持系统。该系统已在上海市多家信用评价公司成功应用。