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基于机器学习的信用评级展望研究——以发电企业为例

2017-03-15分类号:F426.61

【作者】董申  王倩  
【部门】中国农业银行大客户部  中国农业银行信用审批部  
【摘要】信用评级展望是对信用评级变化趋势的预估。目前主流评级机构给出的评级展望主要来自专家主观判断,且准确率较低。论文以225个发电企业为样本,使用Logistic回归、决策树集成、支持向量机、神经网络等多种机器学习手段,尝试建立分类算法,最终选取BP神经网络得出了评级展望模型。
【关键词】发电企业  决策树  解释变量  判定树  决策方法  信用评级  机器学习  学习(人工智能)  神经网络  计算机网络  
【基金】
【所属期刊栏目】农村金融研究
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