2024年2月5日发(作者：温州市中考集训数学试卷)

176海峡科技与产业基于数据挖掘的中小企业客户信用评级模型的设计与实现陈 琳1 季 凌21福建师范大学数学与信息学院，福建 福州 350117 2福建师范大学图书馆，福建 福州 350117摘要：中小企业在生产经营过程中，大部分采用传统的主观判断做决策，一旦出现客户信用问题，无法及时完成货款的支付，将会引发不可估量的严重后果。本文从客户信用评级的角度出发，结合Logistic回归分析法和决策树C5.0构建了信用评级模型，通过比对最终为企业提出最优的模型。

关键词：数据挖掘；中小企业；信用评级模型

中图分类号：F830.5;F224 文献标识码：AIsaac公司为全球客户设计、开发、实施各种模型的发展流程进行系统的介绍，为业界提供了宝贵的信用模型开发技术和应用经验。近年来，随着互联网技术的飞速发展，在国家支持民营经济发展、经济进入新常态的背景下，中小企业经济主体之间的信用往来日趋频繁，但由于中小企业信用评级体系不健全、技术手段不足等诸多因素，中小企业诚信问题日渐显露，中小企业融资困难、经营困难，严重阻碍了中小企业的自身发展，亟需建立良好的信用评级体系作为保障。信用评级体系的建立是促进中小企业发展的关键环境，风险评级可生成大量有价值、可利用的商业信息，这些信息将成为企业融资、银行授信、风险决策等重大事项的依据。2信用评级实证分析2.1实验数据的处理及预处理2.1.1 数据信息的来源数据的选择和处理是数据挖掘过程的重要组成部分，对于模型的建立是前提条件。本研究所使用的原始数据取自厦门众欣金属制品有限公司，选取10年内、交易次数为3次以上的客户，从中筛选企业财务数据资料齐全作为研究分析对象。公司往来客户主要以零售业为主，故本研究的中小企业界定为营业收入500万~20 000万元之间。从样本中198家中小企业中挖掘信用等级分类的规则，建立信用等级评价模型。2.1.2 数据指标的选择公司原始客户信息数据表共33项数据项。经调研，数据表中有些信息对信用等级评价不具有显著性，对其作出调整，确定17个指标作为中小企业信用评级研究。根据中小企业经济发展的现状和企业特点分析，将17个指标共拟合成 5 个主成因，从偿还能力、经营能力、创利能力、成长能力、非财务指标五个方面设置指标。2.1.3 相关性的检验对评级指标进行相关性研究，使用SPSS软件进行1信用评级概念及研究现状信用评级（Credit Rating）又称为资信评级，是一种社会的中介服务，为社会提供有价值的信息作为公司的决策依据。信用评级作为信用管理的重要方法之一，是企业偿还债务和履行合同的综合反映，可有效降低信息不对称性，这对于改善经营现状、强化风险防控的重要性不言而喻。目前，国内部分专家学者利用国内银行的数据开发信用评分模型，取得了一定的研究成果。刘高军[1]针对传统方法的不足，利用Logistic、决策树和神经网络算法，为建筑企业建立信用评价模型。庞素林等[2]建立了神经网络信用评价模型，但存在学习或者不稳定的缺点。吴冲等[3]采用支持向量机方法构建信用风险模型进行信用风险评估。陈建先生就Fair

基金项目：福建省教育厅中青年教师教育科研项目（基金号：JAT160119）。作者简介：陈琳（1981- ），女，汉族，江西广丰人，讲师，硕士，研究方向：数据挖掘与数据分析。

2019年第1期


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