企业融资风险评估中数据挖掘技术的应用研究

发布时间：2020-03-30 17:50

【摘要】：我国在改革开放之后,市场经济处于稳步的发展阶段。企业在金融方面的发展也总体呈现出良好趋势,但也暴露出一些问题,这些问题主要集中在一些中小企业中,而融资难则是企业面临的主要金融问题。当中小企业出现融资难时,其自身的发展会受到影响,导致其生产力水平不足。现阶段,国家对于中小型企业的关注度很高,但其融资方面仍然存在一些需要解决的问题。加强中小企业融资能力,将有利于提高企业自身的经营发展状况。中小企业之所以融资难,主要是因为担保问题难以解决。担保问题实际上就是担保企业对于企业的融资风险不便把控的问题。本文在研究中小企业融资问题时,引入数据挖掘技术,主要运用相关的数据挖掘算法来分析企业融资风险的相关因素,并针对这些因素建立模型进行分析,得出企业融资风险水平高低。本研究的内容主要包括以下几方面:(1)对企业的分类操作过程进行阐述。本系统基于企业的基本数据、营业数据和历史数据等,对企业的类型建立分类规则。(2)通过数据归纳、离散化等方法,显著提高系统建模的运行效率和综合水平,实现更为准确的评价结果。(3)本文研究过程中构建的企业融资风险分类模型,分别通过神经网络、支持向量机和随机森林的分类算法对该模型进行验证,最终得出结果是神经网络在进行融资风险分析的过程中无论是从精确度?召回率指标,还是综合指标F-Score,都是最优的。研究结果显示将神经网络应用在企业融资风险管理中,能够显著促进担保企业业务制定与自身发展更适应的决策。
【学位授予单位】：湖北工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：F275;TP311.13

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本文编号：2607855