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基于机器学习的信用评级展望研究——以发电企业为例
被引量:
3
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摘要
信用评级展望是对信用评级变化趋势的预估。目前主流评级机构给出的评级展望主要来自专家主观判断,且准确率较低。论文以225个发电企业为样本,使用Logistic回归、决策树集成、支持向量机、神经网络等多种机器学习手段,尝试建立分类算法,最终选取BP神经网络得出了评级展望模型。
作者
董申
王倩
机构地区
中国农业银行大客户部
中国农业银行信用审批部
出处
《农村金融研究》
北大核心
2017年第3期41-46,共6页
Rural Finance Research
关键词
信用评级
发电企业
机器学习
展望
LOGISTIC回归
BP神经网络
支持向量机
主观判断
分类号
F426.61 [经济管理—产业经济]
引文网络
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