基于机器学习模型的制造业企业信用评级研究

摘要：

本文基于可得数据,采用特征工程方法提取影响信用资质的核心因素,并将其作为自变量构建制造业企业信用违约预测的Logistic回归模型和信用评分卡.实证结果显示,企业性质、销售费用/营业收入、流动资产周转率、带息债务/全部投入资本等六个指标对违约概率影响显著.通过建立机器学习模型评级和外部评级之间的映射表,有望实现风险企业排雷、信用价值挖掘、信用风险定价等功能.

关键词：机器学习;特征工程;制造业企业;信用评级

在线出版日期：2021-10-08（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：70-74