本文關鍵詞：基于行業(yè)風險系數(shù)的科技型中小企業(yè)風險評估模型的研究與實現(xiàn)

  更多相關文章： 科技型中小企業(yè) 信用指標因子 風險評估 行業(yè)風險 互信息 冗余度

【摘要】：風險常伴左右,近幾年我國經(jīng)濟飛速式發(fā)展刺激了金融市場的活躍度,金融活動中風險管理不僅成為金融學、經(jīng)濟學等相關領域的重要話題,還吸引到人工智能、機器學習等領域內(nèi)人士的眼球�？萍夹椭行∑髽I(yè)旨在以科技和創(chuàng)新為核心生命軸,逐漸成為帶動我國經(jīng)濟轉(zhuǎn)型的一個重要分支。然而,科技型中小企業(yè)的發(fā)展受到籌資難的限制,內(nèi)在因素是缺乏信貸記錄,外在因素是公開渠道很難獲得比較完善的且專門針對科技型中小企業(yè)風險評估系統(tǒng),導致評定缺乏針對性,進而影響了信用評估的準確性。同時大多金融機構(gòu)比較偏愛大型企業(yè),無疑對科技型中小企業(yè)的資金籌集工作構(gòu)成了更大的困擾。想要解決科技型中小企業(yè)的融資難題就要先解決其風險評估問題,但是傳統(tǒng)中小型企業(yè)的風險評估方法并不適合于科技型中小小企業(yè)。為了解決這一難題,本文首先為科技型中小企業(yè)量身定做一套專用的信用評價因子集,進而在此評價因子集的基礎上建模,這樣在保證評估的精確度的同時也附增針對性,因此本課題的研究具有實際意義。本文針對信用評價因子集的建立以及相關建模方法閱讀了大量的文獻,在了解國內(nèi)外研究情況的基礎上,本文對現(xiàn)有的信用評估方法以及相關技術進行了總結(jié),剖析對比了各自的優(yōu)缺點,著重研究了不足之處,具體涉及四方面:(1)首先,指出行業(yè)不同對模型分析結(jié)果具有影響。通過ISM模型對影響到科技型中小企業(yè)風險評估的因子進行分層分析,得出的結(jié)論是除了融資風險之外行業(yè)風險也是重要度不可忽略的一個影響因子。(2)其次,優(yōu)化了指標因子集。針對現(xiàn)有的信用評估因子集對科技型中小型企業(yè)太過于籠統(tǒng),缺乏行業(yè)針對性,通過引入了新指標因子——行業(yè)風險系數(shù)對現(xiàn)有的評價因子集進行了優(yōu)化。此新指標因子包括兩部分:行業(yè)自身的風險系數(shù)以及該行業(yè)生命線中所處階段風險。(3)再次,構(gòu)建了新的評估模型�；趦�(yōu)化后的指標因子集,構(gòu)建專門針對科技型中小企業(yè)的風險評估模型,該模型是將機器學習中的決策樹應用在風險評估中,并通過引入基于全局的互信息+冗余度,即屬性和分類類別之間的互信息、屬性之間的冗余度這兩者的并存,對傳統(tǒng)的決策樹算法中屬性因子的選擇進行改進,是通過計算全局互信息來確定決策屬性,克服傳統(tǒng)決策樹中采用信息增益進行屬性選擇時極易出現(xiàn)局部最優(yōu)的缺點,提高了準確率。(4)最后,通過實證分析證明了引入行業(yè)風險系數(shù)的新因子集體更加貼近實際,基于此新指標因子集改進的決策樹風險評估模型是可行和有效的。
【關鍵詞】：科技型中小企業(yè) 信用指標因子 風險評估 行業(yè)風險 互信息 冗余度
【學位授予單位】：吉林大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：F276.44;F832.4;TP18
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 第1章 緒論11-17
• 1.1 課題研究背景11-12
• 1.2 風險評估的研究現(xiàn)狀及難點12-14
• 1.2.1 國外研究狀況12-13
• 1.2.2 國內(nèi)研究狀況13-14
• 1.2.3 SMEST風險評估的難點14
• 1.3 本文的主要工作14-17
• 1.3.1 本文研究的內(nèi)容14-15
• 1.3.2 本文的研究方法和創(chuàng)新點15
• 1.3.3 本文的內(nèi)容安排15-17
• 第2章 SMEST風險評估因子集17-26
• 2.1 SMEST簡介17-20
• 2.1.1 SMEST的界定17-18
• 2.1.2 SMEST的特點以及發(fā)展狀況18-20
• 2.2 SMEST的信用評估因子集20-24
• 2.2.1 信用風險及信用評價簡介20-21
• 2.2.2 SMEST的信用評估因子集21-24
• 2.3 小結(jié)24-26
• 第3章 SMEST風險評估模型概述26-33
• 3.1 引言26
• 3.2 解釋結(jié)構(gòu)模型（ISM模型）26-27
• 3.2.1 ISM概念26-27
• 3.2.2 ISM模型生成過程27
• 3.3 機器學習27-28
• 3.3.1 機器學習的定義27
• 3.3.2 機器學習中經(jīng)典的分類算法27-28
• 3.4 基于機器學習的風險評估模型28-32
• 3.4.1 決策樹模型28-30
• 3.4.2 神經(jīng)網(wǎng)絡模型30-31
• 3.4.3 樸素貝葉斯模型31-32
• 3.5 小結(jié)32-33
• 第4章 基于行業(yè)風險系數(shù)的SMEST風險評估模型33-44
• 4.1 引言33
• 4.2 SMEST的信用評價因子集的優(yōu)化與確定33-40
• 4.2.1 SMEST發(fā)展因素的ISM模型33-36
• 4.2.2 新因子——行業(yè)風險系數(shù)的引入36-40
• 4.3 基于全局互信息的SMEST的風險評估模型40-43
• 4.3.1 互信息簡介40-41
• 4.3.2 冗余度41
• 4.3.3 基于MI的決策樹41-43
• 4.4 小結(jié)43-44
• 第5章 實驗分析44-53
• 5.1 引言44
• 5.2 實驗平臺及工具44
• 5.3 實驗過程44-47
• 5.3.1 實驗數(shù)據(jù)采集44-45
• 5.3.2 數(shù)據(jù)預處理45-46
• 5.3.3 實驗方法46-47
• 5.4 試驗結(jié)果與分析47-52
• 5.4.1 實驗結(jié)果47-51
• 5.4.2 實驗分析51-52
• 5.5 本章小結(jié)52-53
• 第6章 總結(jié)與展望53-55
• 6.1 總結(jié)53
• 6.2 未來展望53-55
• 參考文獻55-57
• 作者簡介及在學期間所獲得的科研成果57-58
• 致謝58

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本文編號：712103