多类别非平衡企业信用评估的多SVM集成建模研究

批准号:
71771162
项目类别:
面上项目
资助金额:
47.0 万元
负责人:
孙洁
依托单位:
学科分类:
G0104.预测与评价
结题年份:
2021
批准年份:
2017
项目状态:
已结题
项目参与者:
Hamido Fujita、王建亚、刘建梅、高华川、郑玉娇、杜盈盈、李洋、鲁琪
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中文摘要
当前的企业信用评估研究局限于二分类情形,不能满足多类别企业信用评估的现实需求。本项目从多类别非平衡的全新视角探索企业信用评估的多SVM集成建模理论与方法体系,并展开实证检验。在探索多类别非平衡企业信用评估相关内涵、多维指标体系和理论框架的基础上,设计多类别企业信用评估的分解融合方法,并将数据层面的平衡化处理方法与多SVM集成方法相结合来构建非平衡企业信用评估的多SVM集成模型,进而融合样本类型分析的近邻法来构建多类别非平衡企业信用评估的多SVM集成建模方法体系。基于多维度上市公司数据和改进的模型性能评价指标,开展多类别非平衡情形下企业信用评估建模方法的实证比较研究,以检验方法的有效性。该研究将企业信用评估建模从二分类预测推向多类别分类预测研究,有利于促进企业信用评估建模理论和方法体系的完善,并为企业信用评估实务提供重要的决策支持工具。
英文摘要
Current research on enterprise credit evaluation is limited to the situation of binary classification, and can not satisfy the practical demand for multi-class enterprise credit evaluation. This project attempts to explore the theoretical and methodological system based on multi-SVM ensemble for enterprise credit evaluation from the new view of multi-class and class imbalance. This project firstly explores the relevant connotation, multi-dimensional indicators and theoretical framework for multi-class imbalanced enterprise credit evaluation. Then it designs the decomposition and aggregation approach for multi-class enterprise credit evaluation. In addition, it integrates the data-level balancing approaches with multi-SVM ensemble approaches to construct the multi-SVM ensemble models for imbalanced enterprise credit evaluation. Furthermore, it combines the above methods with the nearest neighbors method for sample types analysis to propose the multi-SVM ensemble modeling methodology for multi-class imbalanced enterprise credit evaluation. Finally, this project carries out comparative empirical studies to test the effectiveness of the above enterprise credit evaluation modeling methods in situation of multi-class and class imbalance, based on the multi-dimensional data collected from listed companies and the modified performance metrics. This research can promotes enterprise credit evaluation modeling to move from binary classification and prediction to multi-class classification and prediction. Therefore, it can help improve the theoretical and methodological system for enterprise credit evaluation and provide the important decision support tools for the practice of enterprise credit evaluation.
以往基于机器学习的企业信用评估研究主要局限于二分类情形,忽略了多类别企业信用评估建模及实证研究。为了克服理论研究的不足,以满足企业信用评估更加精细化的现实需求,本项目从多类别非平衡的视角探索企业信用评估的多分类器集成建模理论与方法体系,并展开实证检验。首先,对多类别非平衡企业信用评估的理论基础展开研究,将上市公司信用状态分为信用真良好、信用伪良好、信用危机三类,并构建了包含财务指标与非财务指标的多类别企业信用评估指标体系,在此基础上提出了多类别非平衡企业信用评估的基本思路框架。其次,对多类别非平衡企业信用评估的多分类器集成建模方法体系展开探索,在分析多类别企业信用评估的分解融合方法与非平衡企业信用评估的多分类器集成方法的基础上,提出了适合于多类别非平衡企业信用评估的基于分解融合策略的SMOTE-Bagging集成模型与基于分解融合策略的SMOTE-Adaboost集成模型。最后,基于上市公司样本数据和改进的模型性能评价指标,开展多类别非平衡企业信用评估的实证比较研究,发现本项目提出的多类别企业信用评估模型具有较好的测试效果。该研究将企业信用评估建模从二分类预测推向多类别分类预测研究,有利于促进企业信用评估建模理论和方法体系的完善,并为企业信用评估实务提供重要的决策支持工具。
期刊论文列表
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Does corporate tax planning mitigate financial constraints Evidence from China
企业税收筹划能否缓解财务约束来自中国的证据
DOI:10.1002/ijfe.2433
发表时间:2021
期刊:International Journal of Finance & Economics
影响因子:2.9
作者:Jie Sun;Lewis Makosa;Jinkun Yang;fangyuan Sun;Lovemore Sitsha
通讯作者:Lovemore Sitsha
Dynamic prediction of relative financial distress based on imbalanced data stream: from the view of one industry
基于不平衡数据流的相对财务困境动态预测——基于行业视角
DOI:10.1057/s41283-018-0047-y
发表时间:2018-10
期刊:Risk Management-An International Journal
影响因子:2.1
作者:Sun Jie;Zhou Mengjie;Ai Wenguo;Li Hui
通讯作者:Li Hui
Imbalanced enterprise credit evaluation with DTE-SBD: Decision tree ensemble based on SMOTE and bagging with differentiated sampling rates
基于DTE-SBD的不平衡企业信用评估:基于SMOTE和差异采样率bagging的决策树集成
DOI:10.1016/j.ins.2017.10.017
发表时间:2018-01-01
期刊:INFORMATION SCIENCES
影响因子:8.1
作者:Sun, Jie;Lang, Jie;Li, Hui
通讯作者:Li, Hui
DOI:--
发表时间:2020
期刊:财经理论与实践
影响因子:--
作者:孙洁;殷方圆
通讯作者:殷方圆
DOI:--
发表时间:2021
期刊:科技进步与对策
影响因子:--
作者:孙洁;殷方圆
通讯作者:殷方圆
时序赋权与空间近邻双重视角下基于文本分析的多分类器动态集成企业信用评估研究
- 批准号:72271174
- 项目类别:面上项目
- 资助金额:47万元
- 批准年份:2022
- 负责人:孙洁
- 依托单位:
基于类别非平衡时序增量数据批的多SVM动态集成企业信用评估建模
- 批准号:71371171
- 项目类别:面上项目
- 资助金额:58.0万元
- 批准年份:2013
- 负责人:孙洁
- 依托单位:
国内基金
海外基金
