基于机器学习的分布式光伏电站投建人信用风险评估模型研究

摘要：

分布式光伏电站初期投资大、回报周期长.金融机构融资能够解决其资金问题,助其快速发展.如何全面和准确地评估投建人的信用风险状况,是金融机构风险控制的核心环节.在分布式光伏电站投建人的数据基础上,分别用层次支持向量机、决策树、随机森林算法和梯度提升决策树算法四种基于机器学习的分类算法建立信用风险评估模型,研究结果表明,四种分类模型对于分布式光伏电站投建人信用风险评估都具有较高的预测精确度(其中以梯度提升决策树为最高),都可以用于信贷决策.

关键词：信用风险评估模型、分布式光伏电站、机器学习、分类算法

分类号：F832.3(金融、银行)

资助基金：国网电子商务有限公司科技项目9900/2018-72005B

在线出版日期：2019-04-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：33-37