數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)最優(yōu)組合評(píng)價(jià)模型

摘要： 企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)所提供的各類信息可以有效解釋企業(yè)的信用水平，然而過多指標(biāo)往往存在多重共線性問題，造成模型的過擬合，反而降低評(píng)價(jià)精度。為了約簡(jiǎn)指標(biāo)數(shù)據(jù)，計(jì)算企業(yè)違約情況與財(cái)務(wù)指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)，剔除掉相關(guān)性弱的指標(biāo)。采用Lasso回歸方法對(duì)相關(guān)性高的指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行約簡(jiǎn)，進(jìn)而利用Logistic回歸模型、貝葉斯模型和支持向量機(jī)三種分類模型對(duì)企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分類評(píng)價(jià)?？紤]到不同方法對(duì)不同企業(yè)...