【摘 要】
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2020年新冠疫情的爆发给国家经济带来了巨大的影响,各大银行开始提供更多的企业融资渠道,因此企业的债务水平也在快速攀升,社会经济环境更加复杂多变,企业面临更大的挑战,其中企业融资困难的问题尤为突出,正在面临越来越多的信用风险,因此企业信用评估成为了社会重视和探索的关键问题。本文提出企业画像和企业图谱概念。从可视化层面了解企业的基本信息以及企业信用状况,弥补由于投资者与经营者之间存在着信息不对称导致
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2020年新冠疫情的爆发给国家经济带来了巨大的影响,各大银行开始提供更多的企业融资渠道,因此企业的债务水平也在快速攀升,社会经济环境更加复杂多变,企业面临更大的挑战,其中企业融资困难的问题尤为突出,正在面临越来越多的信用风险,因此企业信用评估成为了社会重视和探索的关键问题。本文提出企业画像和企业图谱概念。从可视化层面了解企业的基本信息以及企业信用状况,弥补由于投资者与经营者之间存在着信息不对称导致的企业信用风险,助力打破传统以财务信息为核心的信用评级与信用评估模式,做出高效处理,未来还可运用于企业的动态感知和经营分析状况。通过选取沪深交易所中226家企业信息,建立相应指标体系。结合GBDT模型和P-LS模型进行测算,从企业信用等级和信用风险两方面对企业的信用进行评估。从GBDT模型中得到的企业信用等级结果中可以看出,GBDT模型对ST和非ST企业预测准确率均在80%以上,B等级的企业主要集中于ST企业,但非ST企业中也会存在。因此简单依靠GBDT模型对企业进行信用评级会存在一定误差,所以需要将企业的信用等级与企业信用风险相结合。P-LS模型训练集和测试集数据均通过Mann-Whitney U检验、多重共线性的检验、KMO检验以及Bartlett球形度的检验。训练集数据中回归模型的考克斯-斯奈尔R方以及内戈尔科R方分别为0.4和0.784,H-L检验显著性大于0.05,说明模型整体拟合较好,整体预测准确率为96.5%;SVM模型总体预测结果准确率达到94%;经过两个模型融合的最终结果,P-LS模型的对训练集预测准确率达到97%以上。将测试集数据代入,模型总体准确率到达94%以上,说明该模型可以对企业信用风险进行预测。
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