【摘 要】
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信用风险预测是指构建企业历史数据与违约状态之间的对应关系,根据现在的数据对企业在未来是否会发生违约做出预判。将近邻成分分析引入信用风险领域进行指标组合遴选,以违约预测精度AUC最大反推最优的指标组合。利用随机欠采样方法,以违约预测精度G-mean最大为标准反推违约客户与非违约客户的最佳比例,确定最优训练样本。采用t-m(m=1,2,3,4,5)年的指标数据xt-m和t年的企业违约状态yt,利用最优指标组合和最优训练样本建立了基于线性支持向量机的信用风险预测模型,
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目(71731003),国家自然科学基金面上项目(72071026,72173096,71873103,71971051,71971034),国家自然科学基金青年科学基金资助项目(71901055,71903019),国家自然科学基金地区科学基金资助项目(72161033),国家社会科学基金重大项目(18ZDA095)。
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信用风险预测是指构建企业历史数据与违约状态之间的对应关系,根据现在的数据对企业在未来是否会发生违约做出预判。将近邻成分分析引入信用风险领域进行指标组合遴选,以违约预测精度AUC最大反推最优的指标组合。利用随机欠采样方法,以违约预测精度G-mean最大为标准反推违约客户与非违约客户的最佳比例,确定最优训练样本。采用t-m(m=1,2,3,4,5)年的指标数据xt-m和t年的企业违约状态yt,利用最优指标组合和最优训练样本建立了基于线性支持向量机的信用风险预测模型,
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