【摘 要】
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近几年来,随着我国政府对个体工商户发展的支持,个体工商户已逐渐成为我国民营经济的重要组成部分,同时其融资需求也进一步扩大,银行所面临的债务人信用方面的信贷风险也不可避免地有所增大。因此对个体工商户信用进行准确评估具有极其重要的研究意义和价值。首先,本文基于来自地区商业银行的数据集展开对本问题的研究,该数据集涵盖了2157条包括商户违约与否以及商户相关财务类指标、非财务类指标以及宏观环境指标等共计5
【出 处】
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年（第七届）全国大学生统计建模大赛获奖论文集（二
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近几年来,随着我国政府对个体工商户发展的支持,个体工商户已逐渐成为我国民营经济的重要组成部分,同时其融资需求也进一步扩大,银行所面临的债务人信用方面的信贷风险也不可避免地有所增大。因此对个体工商户信用进行准确评估具有极其重要的研究意义和价值。首先,本文基于来自地区商业银行的数据集展开对本问题的研究,该数据集涵盖了2157条包括商户违约与否以及商户相关财务类指标、非财务类指标以及宏观环境指标等共计57个指标。为剔除无关变量、解决变量间多重共线性等问题,对数据预处理,采用Lasso回归算法对其进行筛选,并利用交叉验证法选取参数,最终确立了由26个指标组成的个体商户信用评估指标体系。其次,为找寻26个指标与商户信用（即是否会违约）间的内在联系,基于数据建立模型,本文选取了逻辑回归模型、随机森林模型、KNN分类以及支持向量机四类算法在训练集上进行训练,对数据不平衡问题作了相关处理,分别预测商户的信用状况。最后,为选择最优模型,本文选取AUC值、F1值以及准确率ACC值以及分析其混淆矩阵,对个体工商户信用评估分类效果作出评价。其中支持向量机模型由于其对数据依赖性较低处理小样本数据效果较好,效果优于其他模型;随机森林模型对未违约商户的预测性能最好。因此本文选定支持向量机与随机森林模型双重检验作为最终个体工商户信用评估预测模型,模型准确度和精准度均可达90%以上。根据本文分析,得出以下结论:（1）在个体商户信用评估问题上,商户的盈利能力和保证联保所涵盖的指标对个体商户信用影响较大,因此在对商户信用的评估作人为判断时,应着重查看这两项内容所对应的指标信息。（2）利用模型对个体工商户作出信用评估时,违约商户可信度:支持向量机>随机森林;未违约商户可信度:随机森林>支持向量机。
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