【摘 要】
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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
【基金项目】
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国家社会科学基金重点项目“制造业碳达峰碳中和的实现机制和政策保障”（项目编号:22AZD095）；
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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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针对当代中国建筑语境下传统基因系统性缺失的现状，以转译与重构的视角对古代合院进行精读，探讨其内在图式、生成机制与建构方式，并对当代中国具有代表性的合院实践案例进行解读；讨论基于合院原型的重构设计策略与方法，构建属于中国建筑文化的意义世界。
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