基于随机森林的供应商信用风险管理研究

发布时间：2021-08-09 10:31

　　一个合理的供应商管理制度对于企业与供应商建立长期的信任关系具有重要的作用,信用风险是影响这种合作关系的主要风险因素。受限于供应商数据的真实性及信息维度的多样性,采用传统的综合评分法进行信用管理的风险较高。因此,本文试图采用随机森林算法构建适用于供应商选择的信用风险管理模型。结果显示,随机森林算法对于不合格供应商的预测精度较高。作为稳健性测试,本文也构建了其它机器学习算法进行精确度的对比分析。以试图从采购源头上解决信用风险问题、提出供应商的管理建议。 

【文章来源】：现代商业. 2019,(29)

【文章页数】：2 页

【文章目录】：
一、引言
二、现阶段我国企业供应商信用管理的现状及存在的问题分析
三、基于随机森林的信用管理模型
    (一)随机森林算法介绍
    (二)数据选择及模型构建
    (三)模型预测结果
    (四)模型对比分析
四、结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]解析电子商务在油田物资采购中的应用[J]. 熊涛.  信息系统工程. 2017(08)

硕士论文
[1]电子制造业产品开发中的供应商选择和导入研究[D]. 曹文忠.上海交通大学 2009
[2]LCD Monitor制造企业供应商管理[D]. 贾永亮.上海交通大学 2007



本文编号：3331902