基于决策树最优组合的企业违约预测模型

发布时间：2020-12-12 16:22

　　信用风险即违约风险,是指借款人因主观原因不愿或无力履行合同约定,而造成违约,致使银行等金融机构、投资者遭受损失的可能性。企业的违约预测是在目前的时刻推断企业未来时刻的违约概率。根据违约预测结果,公司的利益相关者可以调整投资策略以避免信用风险和信用危机。本研究是基于决策树最优组合的违约预测模型的研究,包括五部分内容:第一章是绪论。第二章是基于决策树最优组合的违约预测模型的基本原理。第三章是基于决策树最优组合的违约预测模型的构建。第四章是以中国上市公司为例的实证研究。第五章是结论。本研究的研究重点包括:一是在典型的随机欠采样方法中,若违约样本和非违约样本的数量比例不同,则模型的预测精度不一样。客观上必然存在一个最优的样本比例,使模型的违约预测精度最高。二是在决策树组合模型中,若决策树模型的个数不同,则预测的精度也不一样。客观上必然存在一个最优的决策树个数,使预测精度最高。三是模型的预测期问题。例如贷款决策发生在过去或现在,企业还款发生在将来,这样看来用当年的数据和当年的企业违约状态进行违约判别就没有意义,模型的违约预测期限太短,作用不大。本研究的特色与创新包括:一是在遍历违约企业与非违约企... 

【文章来源】：大连理工大学辽宁省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：59 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 选题背景及意义
        1.1.1 选题背景
        1.1.2 选题意义
    1.2 研究综述
        1.2.1 信用违约判别模型研究现状
        1.2.2 非平衡数据处理研究现状
        1.2.3 预测期限研究现状
    1.3 研究内容及框架
        1.3.1 研究内容与方法
        1.3.2 研究框架
2 基于决策树最优组合的违约预测模型的基本原理
    2.1 科学问题的性质、难点及解决思路
        2.1.1 科学问题的性质
        2.1.2 问题的难点
        2.1.3 解决问题的思路
    2.2 决策树模型的基本原理
        2.2.1 决策树模型的构造
        2.2.2 决策树模型的生成
    2.3 决策树组合的构建原理
    2.4 随机欠采样方法处理非平衡数据的基本原理
    2.5 本章小结
3 基于决策树最优组合的违约预测模型的构建
    3.1 组合中单个决策树模型的确定
    3.2 建立预测模型的样本比例的选择
    3.3 预测精度的检验方法
    3.4 本章小结
4 实证分析
    4.1 数据来源和样本选取
    4.2 指标体系确定
    4.3 样本分组及两类客户数量比例的确定
    4.4 基于决策树最优组合的预测模型的建立
        4.4.1 决策树组合预测模型的构建
        4.4.2 最优数量比例的确定
        4.4.3 预测期限的确定
    4.5 对比分析
    4.6 信用特征分析
    4.7 本章小结
5 结论
    5.1 主要结论
    5.2 主要创新与特色
参考文献
攻读硕士学位期间发表学术论文情况
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]小微企业信用风险评估的IDGSO-BP集成模型构建研究[J]. 胡贤德,曹蓉,李敬明,阮素梅,方贤.  运筹与管理. 2017(04)
[2]基于改进Adaboost的信用评价方法[J]. 蒋翠清,梁坤,丁勇,段锐.  运筹与管理. 2017(02)
[3]供应链金融视角下企业信用风险评价研究[J]. 蒋曼曼.  经营与管理. 2017(02)
[4]电商卖家信用评分的多因素校正模型及有效性检验——以淘宝网为例[J]. 许启发,王陶,蒋翠侠,杨善林.  软科学. 2017(01)
[5]基于似然比检验的工业小企业债信评级研究[J]. 赵志冲,迟国泰.  中国管理科学. 2017(01)
[6]基于不均衡数据的小企业信用风险评价[J]. 程砚秋.  运筹与管理. 2016(06)
[7]基于Probit回归的小企业债信评级模型及实证[J]. 迟国泰,张亚京,石宝峰.  管理科学学报. 2016(06)
[8]大数据背景下网络借贷的信用风险评估——以人人贷为例[J]. 柳向东,李凤.  统计与信息论坛. 2016(05)
[9]基于改进SMOTE的小额贷款公司客户信用风险非均衡SVM分类[J]. 衣柏衡,朱建军,李杰.  中国管理科学. 2016(03)
[10]基于差分进化自动聚类的信用风险评价模型研究[J]. 张大斌,周志刚,许职,李延晖.  中国管理科学. 2015(04)



本文编号：2912901