【摘 要】
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不良贷款率一直是商业银行高度关注的重点.商业银行在进行不良贷款分析时,可通过企业财务指标对贷款质量进行客观和科学的判断,从而实现对不良贷款的及时预警.基于49家存在失信记录的批发零售业上市企业年报数据,首先运用Entropy信息熵和大数据python技术对显著影响不良贷款的关键财务指标进行选取;其次,运用SPSS软件和Python的相关语句分析了关键指标的样本数据分布情况,以及不同指标之间的相关关系;最后,基于计算结果提出了完善不良贷款预警模型及规则的相关建议.研究成果以期在不良贷款预警中起到重要的参考作
【基金项目】
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北京市社科基金项目“北京市互联网金融风险画像与风险图谱构建研究”(项目编号:19YJB015)资助。
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不良贷款率一直是商业银行高度关注的重点.商业银行在进行不良贷款分析时,可通过企业财务指标对贷款质量进行客观和科学的判断,从而实现对不良贷款的及时预警.基于49家存在失信记录的批发零售业上市企业年报数据,首先运用Entropy信息熵和大数据python技术对显著影响不良贷款的关键财务指标进行选取;其次,运用SPSS软件和Python的相关语句分析了关键指标的样本数据分布情况,以及不同指标之间的相关关系;最后,基于计算结果提出了完善不良贷款预警模型及规则的相关建议.研究成果以期在不良贷款预警中起到重要的参考作
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