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2025-01-16 发布于广东
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基于随机森林模型的中小微企业信用风险评价研究.docx

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基于随机森林模型的中小微企业信用风险评价研究

一、内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.2研究目的与内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.3研究方法与技术路线．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

二、文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

2.1中小微企业信用风险概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.2风险评价模型研究进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.3随机森林模型应用现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

三、随机森林模型理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.1随机森林算法原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.2模型基本概念与术语解释．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.3模型优缺点分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

四、数据收集与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

4.1数据来源与选取原则．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

4.2数据清洗与处理方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

4.3特征工程与变量选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

五、模型构建与训练．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

5.1确定评价指标体系．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

5.2划分训练集与测试集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

5.3模型训练与参数调优．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

六、模型评价与预测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

6.1评价指标选取与解释．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

6.2模型性能评估方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

6.3预测结果分析与对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

七、案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

7.1案例企业选取与信用风险特征描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

7.2基于随机森林模型的信用风险评价结果展示．．．．．．．．．．．．．．．．31

7.3案例分析结论与启示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

八、研究结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

8.1研究结论总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

8.2研究不足与局限．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

8.3未来研究方向与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

一、内容概述

本研究旨在探讨如何运用基于随机森林（RandomForest）模型对中小微企业的信用风险进行评估和预测，以期为金融机构、政府及中小微企业提供有效的决策支持。随机森林作为一种集成学习方法，通过构建多个决策树并取其平均结果来提高预测准确性，并且能够处理大量数据和特征，具有较强的泛化能力。

在研究中，我们将首先介绍随机森林的基本原理及其与传统机器学习方法的比较优势，接着详细分析中小微企业在信用风险评估中的重要性以及现有信用风险评估方法的局限性。然后，我们将提出基于随机森林模型的具体应用方案，包括数据预处理步骤、特征选择策略以及模型训练过程等。此外，还将探讨如何利用随机森林模型来识别中小微企业的潜在信用风险因素