机器学习在信用评级中的应用

发布时间：2020-08-20 19:46

【摘要】：信用评级问题,简单来说就是对评价对象的还贷能力进行评定和预测。虽然根据评价主体和评价客体的不同,信用评级可以分为内部信用评级、外部信用评级(评价主体不同)和消费者个人的信用评级、企业用户的信用评级(评价客体的不同)。本文主要针对内部信用评级的企业用户评级问题作出研究。在引言部分,主要介绍了本文的研究背景,探讨了信用评级问题的重要性。并简述了传统信用评级的发展过程,并指出了传统信用评级所存在的问题,将机器学习应用在信用评级领域中的重要性。进而简单介绍了本文中涉及的两种机器学习方法——人工神经网络和支持向量机的相关概念。在第二章,论文首先介绍了本文中涉及的样本数据的获取与初步处理方法。接下来是本文的主体部分。在2.2中,主要采用人工神经网络针对房地产、石油及燃气行业及混合行业三组样本数据进行模型建立,并对信用评级进行预测,并结合Monte-Carlo给出一个较为稳定的正确率,给出财务指标的相关性。在2.3中,主要采用支持向量机的方法对房地产、石油及燃气行业及混合行业三组样本数据进行模型建立,并对信用评级进行预测,并与神经网络预测结果进行对比。在2.4中,研究了预测准确率模拟数据的分布,并对分布进行拟合,比较K-S统计量选择较为准确拟合的分布,并判断每次预测准确率的置信区间。进而采用重抽样方法,本文中指自举法(基本自举法、分位数自举法、BCa自举法),对平均预测准确率的波动做出分析,估计平均预测准确率的置信区间。在文章的最后,对机器学习在信用评级中的应用效果进行了总结,并指出其中的缺陷以及模型可以改进的方向,但更重要的是指出在信用评级中应用机器学习方法的必要性。
【学位授予单位】：中国海洋大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP181

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本文编号：2798366