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[期刊] 财会通讯
[作者]
赵亚 李田 苑泽明
随着信贷规模的扩张,企业信用风险评估成为银行重点关注的问题。本文首先梳理企业信用风险评估文献,然后引入非财务指标,对现有指标体系进行完善;在此基础上,利用随机森林方法建立企业信用风险评估模型;并从指标类型和评估方法两个角度对所建模型进行评价。结果表明:盈利能力、偿债能力以及管理层激励对企业信用风险影响较大;改进后的指标体系能显著提高模型预测准确率;随机森林的预测性能优于CART决策树。
关键词：
随机森林 信用风险评估 非财务指标
[期刊] 财会通讯
[作者]
赵亚 李田 苑泽明
随着信贷规模的扩张,企业信用风险评估成为银行重点关注的问题。本文首先梳理企业信用风险评估文献,然后引入非财务指标,对现有指标体系进行完善;在此基础上,利用随机森林方法建立企业信用风险评估模型;并从指标类型和评估方法两个角度对所建模型进行评价。结果表明:盈利能力、偿债能力以及管理层激励对企业信用风险影响较大;改进后的指标体系能显著提高模型预测准确率;随机森林的预测性能优于CART决策树。
关键词：
随机森林 信用风险评估 非财务指标
[期刊] 特区经济
[作者]
马梦晨
本文以上市公司信用风险为研究对象，从wind数据库沪交所挂牌的上市公司中选取340所中小企业，从六个方面构建包含28个二级指标的信用风险评价指标体系。参考目前国际上主流评价方法的研究，选择传统统计模型与机器学习方法对中小企业信用风险进行建模分析。结果表明，随机森林对数据进行SMOTE平衡后的测试集预测准确率最高，准确率可达到94.23%。
关键词：
上市公司 信用风险 机器学习 随机森林
[期刊] 征信
[作者]
周永圣 崔佳丽 周琳云 孙红霞 刘淑芹
提出基于XGBoost算法的随机森林模型(即XGBoost-RF模型),以评估个人信用风险。将德国信用数据集作为数据样本,引入XGBoost算法处理数据样本,依据其得出的重要性得分筛选个人信用风险评估指标;基于所得指标,运用随机森林算法(RF)对数据样本进行分类,并分析了指标特点及分类性能。研究结果表明:实务中个人信用风险评估指标体系对"人脉关系"指标关注欠缺;无论从成本还是预测效果来看,改进的随机森林模型即XGBoost-RF模型都展示了较好的可行性和优越性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
运迪 周建辉
文章选取22个行业中的上市公司为样本,利用SPSS软件,通过主成分分析和判别分析,得出了适合分析适合国内企业的信用风险量化分析模型,得出风险的Z值;所构建的信用风险量化分析模型为企业的管理者提供了一种新的思路,使他们对信用风险的认识提升到了一个更高的水平。从实践上来说,该模型为我国外贸企业如何管理在国际贸易中出现的信用风险提供了一种新的解决方法。
关键词：
信用风险 财务数据 主成分分析 判别分析
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
李进
绿色信贷信用风险评估过程面临复杂性、非线性以及不确定性等问题,现阶段商业银行采用的传统评估方法较难适用。为此,将组合分类前沿研究领域的随机森林算法应用到该评估过程中,在建立较为全面、综合的评估指标体系的基础上,构建了基于随机森林算法的绿色信贷信用风险评估模型,并以重污染行业上市公司为对象进行了实例分析。与传统模型评估结果的对比表明,该评估模型实现速度更快,评估准确率更高,较为有效地提升了评估效率。
[期刊] 征信
[作者]
卿固 王维维
通过对信用风险评估模型研究,认为KMV模型最能有效量化我国中小企业信用风险,其中上市公司可直接采用KMV模型进行信用风险评估,而非上市公司则应采用改进的KMV模型进行评估。将KMV模型应用于大连中小上市公司进行实证分析,结论显示:样本企业的违约距离均低于1.5,违约概率均低于50%,这表明大连中小上市公司整体信用风险并不大;在上市的10家中小企业中,大冷股份、大连圣亚、易世达、时代万恒、大连热电信用风险违约概率相对较高,须引起足够重视。
关键词：
中小企业 信用风险评估 KMV模型 大连
[期刊] 财会通讯
[作者]
李佳佳 李田
通过分析公司治理对企业信用风险的影响机理,并结合现有研究,构建基于公司治理视角下的上市公司信用风险评估指标体系。以沪深两市20102015年ST公司以及与之配对的非ST公司作为研究对象,利用BP-Adaboost模型对企业的信用风险进行评估。研究发现,在T-2年对企业的信用风险评估时,构建的BP-Adaboost信用风险评估模型的准确率高于BP神经网络模型;加入公司治理等相关的非财务指标,能显著提高模型评估的精度,说明BP-Adaboost模型对企业信用风险评估的适用性以及加入公司治理等非财务指标的合理性
[期刊] 征信
[作者]
夏晗
小微企业信用风险评估体系的不完善导致小微企业融资难和贷款违约率高等问题。设计包括企业特质、企业财务指标、企业主特质和贷款方式在内的小微企业信用风险评价指标体系,利用具有小样本学习优势的模糊积分支持向量机回归集成方法,构建小微企业信用风险度评估模型,并将此模型与支持向量机、神经网络等模型对比。实证结果表明该模型具有较高的精度和效率,证实了模型的可行性和优越性,为小微企业信用风险评估系统的构建提供了依据。
[期刊] 征信
[作者]
段翀 刘忻梅
准确评估上市企业信用风险有利于银行控制贷款风险,通过遴选建立信用风险评价指标体系;采用CCSD模型确定权重,消除指标间的相关性对评价结果的影响,建立信用风险评价模型;以100家上市企业为例,对其信用风险进行实证研究。研究表明:影响100家上市企业信用风险的主要有资产负债率、流动比率、净资产报酬率、总资产报酬率和应收账款周转率等5个指标;100家上市企业中信用水平较好的10家企业是广宇发展、靖远煤电、张家界、江铃汽车、合肥百货、深桑达A、云南白药、泰复实业、宝石A和中联重科。
[期刊] 征信
[作者]
段翀
通过将PFM模型与倾向匹配得分法结合,利用中小企业财务数据与同行业上市企业信息,测算中小企业的资产市场价值,进而构建中小企业信用风险评估模型。该模型的优势在于,其不仅反映了中小企业的静态财务信息,而且还体现了股票市场的动态信息。通过对某城市商业银行的中小企业数据进行实证研究,结果表明,相对于Logistic回归模型,基于PFM模型与倾向匹配得分法的中小企业信用风险评估模型具有更高的违约判别精度,能更准确地识别非上市中小企业的信用风险。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
胡贤德 曹蓉 李敬明 阮素梅 方贤
针对传统BP神经网络在小微企业信用风险评估实际应用中,随机初始权值和阈值导致网络学习速度慢、易陷入局部解以及运算结果误差较大等缺陷,借助群智能萤火虫(GSO)算法,提出一种基于改进离散型萤火虫(IDGSO)算法的BP神经网络集成学习算法的小微企业信用风险评估IDGSO-BP模型。该模型以BP神经网络为基本框架,在学习过程中引入离散型萤火虫算法,优化设计神经网络的网络结构与连接权值,得到一组相对合适的权值与阈值,再进行新一轮网络训练,以"均平方误差最小"为评价准则,产生网络的输出结果,以此建立小微企业信用风
[期刊] 运筹与管理
[作者]
胡贤德 曹蓉 李敬明 阮素梅 方贤
针对传统BP神经网络在小微企业信用风险评估实际应用中,随机初始权值和阈值导致网络学习速度慢、易陷入局部解以及运算结果误差较大等缺陷,借助群智能萤火虫(GSO)算法,提出一种基于改进离散型萤火虫(IDGSO)算法的BP神经网络集成学习算法的小微企业信用风险评估IDGSO-BP模型。该模型以BP神经网络为基本框架,在学习过程中引入离散型萤火虫算法,优化设计神经网络的网络结构与连接权值,得到一组相对合适的权值与阈值,再进行新一轮网络训练,以"均平方误差最小"为评价准则,产生网络的输出结果,以此建立小微企业信用风险评估模型。其仿真实验结果表明,该模型在收敛速度及运算精度方面较传统BP神经网络模型、遗传GABP模型及连续GSO-BP模型有较明显优势。因此,IDGSO-BP模型可以有效提高小微企业信用风险评估的准确性。
[期刊] 管理现代化
[作者]
萧超武 蔡文学 黄晓宇 陈康
信用评估是商业银行控制和防范信贷风险的关键途径,针对当前个人信用评估模型多使用单一分类器,容易导致过拟合且预测精度有限的问题,提出了基于随机森林组合分类算法的个人信用评估模型,并在实证分析中与KNN、RBF-NET、SVM等单分类器模型以及组合模型GBDT比较,发现基于随机森林组合分类器模型,在个人信用评估的应用中,具有更高的预测精度和稳定性。通过对特征变量评价发现,贷款者个人信息中现有账户状态(透支或有余额等情况)、信贷期限、信贷历史记录、贷款金额对信用风险预测准确率有显著的影响。
关键词：
个人信用评估 随机森林 特征变量评价
[期刊] 工业技术经济
[作者]
姚定俊 顾越 陈威
针对中小微企业的融资难问题，应对传统的信用风险评级方法进行改进。本文以我国2021年新三板中小微企业为样本，加入管理层角度的新指标，使信息更加完整。另外改进了经典的黏菌算法(SMA),结合基础支持向量机模型(SVM)进行参数优化，建立了RF-LSMA-SVM模型，考察信用风险判定问题。结果表明，管理层各角度、企业偿债能力和企业盈利能力等方面的指标对于信用风险均具有一定的解释能力，而企业的客户结构和企业性质是冗余信息。在大数据背景下，银行和中小微企业可以利用所构建的RF-LSMA-SVM模型进行信用风险评级来增强分类能力。本文研究结果补充了信用风险评级指标，也完善了评级模型，对提高评级准确性具有启示意义。
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