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信用评级展望是对信用评级变化趋势的预估。目前主流评级机构给出的评级展望主要来自专家主观判断,且准确率较低。论文以225个发电企业为样本,使用Logistic回归、决策树集成、支持向量机、神经网络等多种机器学习手段,尝试建立分类算法,最终选取BP神经网络得出了评级展望模型。
基于机器学习的信用评级展望研究——以发电企业为例
【摘 要】
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信用评级展望是对信用评级变化趋势的预估。目前主流评级机构给出的评级展望主要来自专家主观判断,且准确率较低。论文以225个发电企业为样本,使用Logistic回归、决策树集成
【机 构】
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中国农业银行大客户部,中国农业银行信用审批部
【出 处】
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农村金融研究
【发表日期】
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2017年03期
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