【机器学习】解决中小微企业的信贷决策问题(一)
【机器学习】解决中小微企业的信贷决策问题(一)
文章目录
概述
问题重述
问题分析
数据预处理说明
模型假设
模型评价与推广
未完待续!
参考
概述
中小微企业对我国国民经济发展做出巨大贡献,但由于其自身存在规模较小、可以 抵押的资产少等问题,在筹集资金方面仍然具有较大的缺口[1]。银行需要通过信贷风险 评估筛选出实力强,信誉好的企业给与DK,它即关乎银行自身的发展,又关乎企业的 生死存亡。因此需要建立一套有效的信贷风险评估体系,以此降低风险。本文构建了一 个信贷风险评估模型来对企业的信贷风险进行量化分析,并且根据信贷风险模型给出了 银行相应的信贷策略即是否放贷、DK配额和年利率。最后考虑到各种突发因素(例如: COVID-19)对企业经济数据、政府补贴数据都会产生一定影响,本文分析了疫情和行业 的影响机制机理,对信贷策略模型做了进一步完善。
对于问题一,本文首先对附件 1 中 123 家有信贷记录企业的数据进行预处理和变量 筛选,剔除作废FP、负数FP和税额为 0 的数据行等,用 SPSS 软件处理了因未有销 项纪录而影响统计FP有效率的数据空白值,并研究了企业信贷能力影响因素。微观上 讲,本文从软信息角度[2]构建了企业盈利能
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