一种基于机器学习的债券发行人违约分析方法
基本信息
| 申请号 | CN201710030640.0 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN106803204A | 公开（公告）日 | 2017-06-06 |
| 申请公布号 | CN106803204A | 申请公布日 | 2017-06-06 |
| 分类号 | G06Q40/04(2012.01)I;G06Q40/02(2012.01)I;G06N3/06(2006.01)I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 叶楠 | 申请（专利权）人 | 上海聚赟大数据有限公司 |
| 代理机构 | 北京世誉鑫诚专利代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 孙国栋 |
| 地址 | 202162 上海市崇明县陈家镇瀛东村53号3幢624室（上海智慧岛数据产业园） | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及一种基于机器学习的债券发行人违约分析方法，其特征在于，包括如下步骤：S1获取财务数据和评级数据；S2模型训练样本的选取和清洗；S3模型的建立和训练；S4利用训练好的模型进行分析预测。本发明的优点体现在：本发明利用市场中公开的财务数据和评级数据作为支撑，建立模型并进行训练，能够提前分析判断出哪些发行人有可能会出现信用风险，保护投资者利益，避免财产出现损失。 |
