一种中小微企业信用评级系统构建方法技术方案

本发明专利技术公开了一种中小微企业信用评级系统构建方法，包括建立信用评价指标集、将指标数据集进行标准化处理，并划分训练集、测试集和验证集、采用wRACOG方法对扩充样本数量做均衡化处理、使用FocalLoss修正BPNN算法的交叉熵损失函数构建企业信用风险模型、信用评价模型应用。本发明专利技术的有益效果是：采用了wRACOG很好地解决了贷款数据中违约样本和非违约样本比例失衡的问题，有效提高了在不均衡的数据样本中识别违约样本能力；在信用模型的建模过程中，引入了聚焦参数，通过增加误判样本的权重，构建了BPNN‑FocalLoss信用风险评价模型，弥补了深度学习信用评价模型在不均衡数据中有效识别违约样本的不足；实现了大数据的有效挖掘，提高了数据使用率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种信用评价系统，具体为一种中小微企业信用评级系统构建方法，属于企业信用评估模型。

技术介绍

1、信用评估模型是金融机构划分客户信用等级、信贷决策、风险管理、客户关系管理的重要依据。

2、现阶段信用风险评估方法主要有三类，第一类是基于数理统计的信用评估方法，主要代表的方法为logistic和判别分析法，如公开号为cn115689716a所公开的一种基于大数据技术的企业信用风险评估方法，通过对未记录在官方数据库中记录的未进入司法程序的产品质量纠纷、劳务纠纷和知识产权纠纷进行执法信息检索，将检索出来的执法信息的数量和类别作为判断企业信用风险的判断依据；第二类是基于传统机器学习方法，常用的算法包括决策树、支持向量机等分类算法，如公开号为cn115205033a所公开的一种信用风险评估方法及装置、存储介质及电子设备，其通过将各个决策树组成随机森林模型，并应用随机森林模型输出所述供应链金融的信用风险评估结果；第三类是基于深度学习的信用评价方法，深度学习主要是使用bp神经网络模型，如公开号为cn114519508a所公开的一种基于时序深度学习本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种中小微企业信用评级系统构建方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的中小微企业信用评级系统构建方法，其特征在于：所述S1具体包括：

3.根据权利要求2所述的中小微企业信用评级系统构建方法，其特征在于：所述海选指标集的维度模块具体包括：

4.根据权利要求3所述的中小微企业信用评级系统构建方法，其特征在于：所述财务状况指标模块具体包括：

5.根据权利要求1所述的中小微企业信用评级系统构建方法，其特征在于：所述S2具体包括：

6.根据权利要求1所述的中小微企业信用评级系统构建方法，其特征在于：所述S3具体包括：...

【技术特征摘要】

1.一种中小微企业信用评级系统构建方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的中小微企业信用评级系统构建方法，其特征在于：所述s1具体包括：

3.根据权利要求2所述的中小微企业信用评级系统构建方法，其特征在于：所述海选指标集的维度模块具体包括：

4.根据权利要求3所述的中小微企业信用评级系统构建方法，其特征在于：所述财务状况指标模块具体包括：

5.根据权利要求1所述的中小微企业信用评...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐兴元，邓中伟，周晶，石薇，易秀，柏跃迁，
申请(专利权)人：上海卫诚企业征信有限公司，
类型：发明
国别省市：