【摘 要】
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传统的企业信用水平分析方法多从企业规模、经营地、行业类别、注册与实缴资本等特征属性出发,缺少基于海量关联数据的深入分析。为了解决这个问题,采集、清洗了大量数据,建
【机 构】
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电子科技大学大数据研究中心,成都数联铭品科技有限公司,成都数之联科技有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.61433014,No.61673085)~~
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传统的企业信用水平分析方法多从企业规模、经营地、行业类别、注册与实缴资本等特征属性出发,缺少基于海量关联数据的深入分析。为了解决这个问题,采集、清洗了大量数据,建立了包含400多万家企业的有向投资网络,其中存在各类失信行为的企业有近26万家。研究结果显示,企业失信行为存在明显的"网络效应",目标企业的股东或者投资企业若存在失信行为,则目标企业发生失信的风险远远大于平均值。基于此,提出了简单的预测企业失信行为的算法,其精确性远远超过了不考虑网络效应的回归方法。
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