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[期刊] 财会月刊
[作者]
赵芸淇
地方政府融资平台债务化解及转型是我国当前经济形势下的热点问题，本文首先梳理了中央政府针对地方政府性债务管理所出台的一系列政策及方法，以进一步了解地方政府融资平台的转型方向。然后，通过使用当前大数据挖掘技术中比较流行的随机森林算法，对转型前融资平台的主体信用评级进行检测，发现当前融资平台的评级结果存在高估的情况，而高估部分正是来自政府的隐性担保。最后，对影响融资平台评级指标的重要性进行了分析，以期为未来融资平台的顺利转型提供参考。
关键词：
地方政府融资平台 随机森林算法 政府债务
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
陈军飞 张强
企业债券是我国资本市场的重要组成部分，而信用评级是企业债券市场快速发展的基石。由于企业债券信用评级具有小样本、非线性、高维数等问题，传统的评级方法并不能很好地适用。采用新的机器学习方法即随机森林来对评级指标体系进行特征选择，在此基础上建立基于随机森林－支持向量机的企业债主体信用评级模型。选取１２０家在上海和深圳证券交易所以及银行间债券市场发行企业债的企业进行实证研究，结果显示，通过随机森林进行特征选择的随机森林－支持向量机比支持向量机模型具有更高的预测准确度。
[期刊] 财会月刊
[作者]
马程伟 杨琦峰
从以阿里金融为代表的电商融资平台中存在的信用关系分析可以发现,电商环境下的商业信用和金融信用有别于传统市场环境下的商业信用与金融信用。在研究电商融资平台的信用数据及其产生途径的基础上,构建电商融资平台信用评级指标体系,能够避免评级指标数据来源可信度对公司信用评级结果的影响。
[期刊] 财会月刊
[作者]
马程伟 杨琦峰
从以阿里金融为代表的电商融资平台中存在的信用关系分析可以发现,电商环境下的商业信用和金融信用有别于传统市场环境下的商业信用与金融信用。在研究电商融资平台的信用数据及其产生途径的基础上,构建电商融资平台信用评级指标体系,能够避免评级指标数据来源可信度对公司信用评级结果的影响。
[期刊] 物流技术
[作者]
赵亚星 王红春
将随机森林算法应用到建筑供应链风险评价中,建立了基于随机森林的建筑供应链风险评价模型,并通过实例验证,证明了该方法在建筑供应链风险评价应用中的可行性,为建筑供应链的风险评价提供了一种新的思路。
关键词：
随机森林算法 建筑供应链 风险评价
[期刊] 物流技术
[作者]
赵亚星 王红春
将随机森林算法应用到建筑供应链风险评价中,建立了基于随机森林的建筑供应链风险评价模型,并通过实例验证,证明了该方法在建筑供应链风险评价应用中的可行性,为建筑供应链的风险评价提供了一种新的思路。
关键词：
随机森林算法 建筑供应链 风险评价
[期刊] 林业科学
[作者]
梁慧玲 林玉蕊 杨光 苏漳文 王文辉 郭福涛
［目的］应用逻辑斯蒂回归模型和随机森林算法建立大兴安岭塔河地区林火发生的预测模型并对比模型预测精度，判断随机森林算法在该地区林火预测中的适应性，为该地区林火管理工作提供技术支持。［方法］利用１９７４—２００８年大兴安岭塔河地区森林火灾发生数据，分别运用二项逻辑斯蒂回归模型和随机森林算法，对塔河地区林火发生与气象因子之间的关系进行实证分析。为减少训练样本分布对试验结果的影响，将全样本数据随机分成６０％的训练样本和４０％的测试样本，并且进行５次重复，建立５个中间模型（样本组）。选择在５个中间模型中的３个及以上的显著变量（因子）对全样本数据进行分析并分别比较２种模型算法在５个中间模型和全样本模型中的．．．
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
高林 刘英 盛子豪
随机森林算法随机选择多个决策树构成森林,算法分类结果由这些决策树投票得到,在运算量没有显著增加的前提下提高了预测精度,是一种目前比较流行的组合分类器算法。随机森林算法不仅可以用来做分类,也可用来做回归预测,是机器学习、计算机视觉等领域内应用极为广泛的一个算法。该文将随机森林分类算法用于交通状态判别,利用实测数据进行模型训练和验证,并用袋外数据计算判别正确率,实验结果表明该方法具有可行性,为交通状态判别提供了一种新思路。
关键词：
随机森林算法 交通状态判别 袋外数据
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨思琪 赵丽华
近年来雾霾现象不断出现,空气质量状况愈发受到关注。文章以每日前一天的PM2.5、PM10浓度值等污染指标及温度、湿度、风速值等气象指标为影响因子,尝试基于随机森林算法的分类与回归功能,采用交叉验证法构建空气质量预测模型,并与应用Boosting、Bagging、决策树及支持向量机算法建立的模型的预测结果对比,发现随机森林模型具有较高的预测精度、较强的泛化能力及较好的稳健性能等优点,对开展城市空气质量预测工作有一定的指导意义。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
马晓君 董碧滢 王常欣
研究目标:根据企业财务比率数据,将企业经营状况通过评级机构所公布的信用级别反映出来。研究方法:本文针对传统随机森林模型在投票机制中存在的弊端,通过改进指标选取、重要性排序及算法优化三个方面,创新性地将PSO算法运用于基于加权随机森林模型的企业信用评级中,并对2016年2840家中国上市企业的财务数据进行应用分析。研究发现:采用PSO优化加权随机森林模型的上市公司信用评级准确率有所提高;其评级准确率普遍优于传统的决策树、支持向量机和随机森林模型;制造业企业信用评级状况不佳,被标记为财务危险的企业占比较多。研究创新:在企业信用评级领域提出一种基于PSO优化加权随机森林模型。研究价值:为完善企业信用评级体系提供新思路。
[期刊] 中国金融
[作者]
郭励弘
商业银行等债权人可以考虑引入"虚拟融资平台"的概念,以贷款五级分类为依据,分别评价各"虚拟融资平台"的信用等级
[期刊] 现代管理科学
[作者]
肖肖 骆建文
互联网融资平台利用大数据技术进行信用评级,提供融资服务已成为互联网金融的重要形式。文章首先分析了这一形式在技术上和规模经济上的优势所在,然后介绍了互联网融资平台信用评级的模式以及实施路径,最后对互联网融资平台在进行大数据信用评级时的风险管理提出了建议。
关键词：
大数据 互联网金融 信用评级 风险管理
[期刊] 中国内部审计
[作者]
贺雅喆 蔡真捷
大数据的运用不仅改变了电网企业的发展和管理模式,也给内部审计带来了前所未有的机遇与挑战。本文介绍了在审计大数据的背景下,基于Python的随机森林算法在电网企业人力资源审计中的应用方法,进一步提高内部审计管理的科学化水平,以提升内部审计的工作质量和效率。
关键词：
人力资源审计 随机森林算法 Python
[期刊] 资源科学
[作者]
徐枫 王占岐 张红伟 柴季
农村居民点适宜性评价是优化农村土地利用布局的基础性工作之一,解决该研究领域存在的问题,提高评价结果的科学合理性,使之更好地服务于农村土地资源的转型、优化利用,事关乡村振兴战略的实施。本文引入机器学习方法,通过对小规模已知样本的学习实现大规模未知数据的高精度分类与评价,从方法可行性、数模结合、优化策略和预测实现等方面进行探讨,应用随机森林算法对湖北省房县农村居民点利用的适宜性问题展开实证研究。结果显示:(1)房县农村居民点适宜性受其可通达能力、海拔高度、地块面积及当地农业生产活跃程度的影响较大,也与农民生活、收入水平紧密相关;(2)训练模型的性能受特征(评价因子)规模变化的影响较小,其中,16维特征集合模型的测试精度可达83.54%;(3)不同训练模型的预测结果均反映出房县的非适宜型居民点规模较大,该算法的鲁棒性强,评价结果稳定可靠。研究表明,机器学习方法能较好地支撑农村居民点适宜性评价工作,评价结果能为优化农村土地利用和基层治理提供数据基础。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王琴英 王诗雨 刘聪
文章从P2P网络借贷平台出现的风险事件出发，将问题平台的风险分类为平台运营风险、平台诈骗风险和平台信用风险。根据网上爬取的大样本数据，利用Relief F算法筛选平台风险来源的属性约简指标，统计分析平台风险的显著特征。通过设计随机森林模型，识别与预测三类平台风险；利用无序多分类Logit模型，估计三类风险发生的机会比。结果表明，风险平台具有预期收益率与借贷金额明显偏高，但资金来源不足，且借贷风险集中度较低的共同特征；提高平台流量、扩大前十大客户投资规模，能有效降低平台发生运营风险和诈骗风险的可能，而降低前十大借款人待还金额占比将减少平台信用风险的发生。
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