基于BO-XGBoost与集成学习方法的供应链金融信用评价研究

针对供应链金融领域中小企业融资的信用风险控制问题,提出了一种在Bagging算法框架下结合贝叶斯优化和XGBoost算法的集成学习模型BO-XGBoost-Bagging(BXB)。首先,基于XGBoost特征重要度进行特征筛选,建立供应链金融信用评价指标体系。其次,通过贝叶斯优化获得XGBoost的最优超参数,并结合Bagging算法得到集成模型BXB。最后,在中小企业数据集上进行预测,通过实证研究验证信用评价模型的有效性。实证结果表明,BXB模型相比其他模型具有更好的预测效果,能够更加准确、全面地对中小企业的信用风险进行评估,更好地区分风险企业和正常企业,最大程度减少违约损失,在供应链金融信用评价方面有着较高的应用价值。

高等教育的示范性与公办民办教育的互补性

《民办教育促进法》的正式实施,给民办高职院校提供了广泛的生存与发展空间。当然民办学校的发展离不开公办教育的示范作用,公办、民办教育形成齐头并进的局面。这两者的互补性对我国普及高等教育,推动经济发展和社会进步都会大有益处。

面向高维和不平衡数据的供应链金融信用评价

针对供应链金融模式下中小企业的信用风险控制问题,提出了一种面向高维和不平衡数据的信用风险预测模型。首先,基于Pearson-XGBoost两阶段特征选择建立供应链金融信用评价指标体系;其次,通过改进的NM-SMOTE算法对数据集进行平衡化;最后,利用Focal loss函数对XGBoost算法改进,并通过改进的粒子群算法进行优化,从而建立最终的信用评价模型。通过实验结果表明,提出的INS-IPSO-FLXGBoost模型对于中小企业具有更好的预测效果,可以更有效地识别风险企业。

关于民办高校生存与发展的对策思考

总的形势看,民办高校的生存与发展,前景十分可观,但也面临着巨大的挑战。可以概括为"机遇与挑战并存,希望与困难同在"。事实很明显,普通高校连年扩招,同时由于《民办教育促进法》的实施,中国教育特别是高等教育定会出现一个繁荣发达且竞争十分激烈的局面,优胜劣汰在所难免。因此,各自制定自己的生存发展战略势在必行。基于对形势的上述分析,做如下生存发展的思考。其一,特色办学。所谓特色办学。