基于机器学习的信用评级展望研究——以发电企业为例.pdf

"基于机器学习的信用评级展望研究——以发电企业为例" 本文研究的主要目标是使用机器学习手段来建立信用评级展望模型，以预测信用评级的变化趋势。信用评级展望是指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的主观判断，且准确率较低。本文使用了 Logistical 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来构造分类算法，并使用发电企业的财务数据等信息来建立评级展望模型。 信用评级展望的重要性在于，它可以为信用评级提供违约概率之外的信息，例如评级对象的信用品质变化趋势和风险走向。对评级展望为负面的评级主体，相关人员可以根据自身的风险偏好拟定计划，如主动回避、及时退出，或者寻求恰当的增信措施、风险对冲及风险缓释等方法。 本文的研究现状部分介绍了信用评级展望的研究逐渐受到学界的重视，例如 Till、Brooks 和 ff (2010) 的研究认为评级展望是信用评级变化趋势的良好预测。李丹、伦杭、聂逆等 (2013) 的研究发现，如果标普给予发行人的评级展望为正面或负面时，少有 30% 的可能会进行信用等级的调整。 在理论建模部分，本文使用 Logistical 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来构造分类算法，并使用发电企业的财务数据等信息来建立评级展望模型。 Logistic 回归是一种概率型非线性回归模型，不要求变量服从正态分布、等协方差条件，在统计机器学习中有广泛应用，适合研究分类问题。 在实验部分，本文使用了 22.5个发电企业的样本数据，并使用了 Logistical 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来训练模型。实验结果表明，神经网络模型的预测准确率最高，达到了 85.71%。 本文使用机器学习手段建立了信用评级展望模型，并验证了模型的预测准确率。该研究结果可以为信用评级机构和投资者提供有价值的参考，帮助他们更好地预测信用评级的变化趋势，并作出更明智的投资决策。 此外，本文还讨论了信用评级展望在金融业中的应用，例如信用评级展望可以为信贷决策人员和其他投资者提供违约概率之外的信息，帮助他们更好地评估信用风险和进行投资决策。本文的研究结果可以为信用评级机构和投资者提供有价值的参考，帮助他们更好地预测信用评级的变化趋势，并作出更明智的投资决策。