【摘 要】
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利用皮尔逊相关系数,处理分析“中小微企业的信贷决策模型”的各个因数之间的关系,从中找出建模思路。由数据统计分析得出主要因素,建立以银行利润为目标函数的线性规划模型。根据年利率与客户流失率的关系,通过枚举法得到银行的最优利率,并利用决策树求出不同信贷总额时对应的最高利润。通过量化分析,确定出6个指标对企业评级起主要作用。由此建立以企业评级为目标函数的线性规划模型,并设定各个评级对应的指标区间作为约束条件。通过数据分析得出各个因素的权值,并由此建立加权的评级模型,进一步把各个等级的企业数据代入银行利润模型,最
【基金项目】
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广西自然科学基金项目“基于稀疏表示和深度学习的方法去除图像Poisson噪声”(2018GXNSFAA138056),国家自然科学基金项目(NSFC61941111)。
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利用皮尔逊相关系数,处理分析“中小微企业的信贷决策模型”的各个因数之间的关系,从中找出建模思路。由数据统计分析得出主要因素,建立以银行利润为目标函数的线性规划模型。根据年利率与客户流失率的关系,通过枚举法得到银行的最优利率,并利用决策树求出不同信贷总额时对应的最高利润。通过量化分析,确定出6个指标对企业评级起主要作用。由此建立以企业评级为目标函数的线性规划模型,并设定各个评级对应的指标区间作为约束条件。通过数据分析得出各个因素的权值,并由此建立加权的评级模型,进一步把各个等级的企业数据代入银行利润模型,最
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