【摘 要】
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分布式光伏电站初期投资大、回报周期长。金融机构融资能够解决其资金问题,助其快速发展。如何全面和准确地评估投建人的信用风险状况,是金融机构风险控制的核心环节。在分布
【机 构】
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国网电子商务有限公司〔国网雄安金融科技有限公司〕,国家电网有限公司电力金融与电子商务实验室,国家知识产权局
【基金项目】
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国网电子商务有限公司科技项目(9900/2018-72005B)
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分布式光伏电站初期投资大、回报周期长。金融机构融资能够解决其资金问题,助其快速发展。如何全面和准确地评估投建人的信用风险状况,是金融机构风险控制的核心环节。在分布式光伏电站投建人的数据基础上,分别用层次支持向量机、决策树、随机森林算法和梯度提升决策树算法四种基于机器学习的分类算法建立信用风险评估模型,研究结果表明,四种分类模型对于分布式光伏电站投建人信用风险评估都具有较高的预测精确度(其中以梯度提升决策树为最高),都可以用于信贷决策。
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