【摘 要】
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本文基于大数据和机器学习方法，探索构建企业信用风险预警模型，并对公司信用类债券发行人的违约风险进行监测。在1000余个指标中，通过信息值和随机森林指标重要度计算等方法，筛选出14个对信用风险有显著影响的指标，构建机器学习模型，计算企业的违约概率，并利用ROC曲线确定预警阈值，将高于阈值的企业列入预警名单。经实际违约企业情况检验，模型预警效果良好。
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本文基于大数据和机器学习方法，探索构建企业信用风险预警模型，并对公司信用类债券发行人的违约风险进行监测。在1000余个指标中，通过信息值和随机森林指标重要度计算等方法，筛选出14个对信用风险有显著影响的指标，构建机器学习模型，计算企业的违约概率，并利用ROC曲线确定预警阈值，将高于阈值的企业列入预警名单。经实际违约企业情况检验，模型预警效果良好。
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