基于非结构化数据的中小企业信贷违约的预测模型及构建方法技术

本发明专利技术为基于非结构化数据的中小企业信贷违约的预测模型及构建方法。基于非结构化数据的中小企业信贷违约的预测模型的构建方法，包括以下步骤：(1)对中小企业信贷调查报告进行文本信息提取后，从文本属性和文本主题方面挖掘文本指标；(2)所述的文本指标结合机器学习算法，构建所述的预测模型。本发明专利技术所述的基于非结构化数据的中小企业信贷违约的预测模型及构建方法，引入信贷调查报告进行中小企业信贷违约预测，并从文本属性、文本主题两方面挖掘文本指标，以此全面探究信贷调查报告的预测能力。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术具体涉及基于非结构化数据的中小企业信贷违约的预测模型及构建方法。

技术介绍

1、中小企业是我国经济体系的重要组成部分，为我国的国内生产总值、就业岗位、税收等方面做出巨大贡献。为帮助中小企业高质量发展，我国政府采取了诸多改善中小企业融资环境的措施；但由于中小企业的长期财务信息不够健全，也缺乏抵押品以自证信用情况，这在借贷双方之间产生了严重的信息不对称问题，使得信贷机构难以准确量化其信贷风险。因此，能否有效缓解信息不对称，增强信贷机构对中小企业借贷风险的评判能力，从而改善中小企业“融资难”的现状，不仅事关企业生存，也与宏观经济的发展息息相关。

2、现有研究为准确预测中小企业的信贷风险引入了多种数据。目前较为常用的方法是基于结构化数据对中小企业信贷违约进行预测，结构化数据包括定量数据与定性数据。altman等基于反映盈利能力等方面的财务比率指标与刻画企业支付行为、管理情况和员工情况的定性指标构建omegascore值，并证明了该值对中小企业信贷违约预测的有效性；石宝峰等基于反映偿债能力等方面的财务指标与刻画借款企业从事行业等方面的定性指标，本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于非结构化数据的中小企业信贷违约的预测模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的构建方法，其特征在于，

3.根据权利要求2所述的构建方法，其特征在于，

4.根据权利要求3所述的构建方法，其特征在于，

5.根据权利要求1所述的构建方法，其特征在于，

6.根据权利要求5所述的构建方法，其特征在于，

7.根据权利要求6所述的构建方法，其特征在于，

8.根据权利要求6所述的构建方法，其特征在于，

9.基于非结构化数据的中小企业信贷违约的预测模型，其特征在于，采用权利要求...

【技术特征摘要】

1.基于非结构化数据的中小企业信贷违约的预测模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的构建方法，其特征在于，

3.根据权利要求2所述的构建方法，其特征在于，

4.根据权利要求3所述的构建方法，其特征在于，

5.根据权利要求1所述的构建方法，其特征在于，

6.根据权利要求5所述的构建方法，其特征在于，

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【专利技术属性】
技术研发人员：王魁，曲翰文，吕小毅，贾依达尔·热孜别克，陈晨，胡永祥，
申请(专利权)人：新疆维吾尔自治区农村信用社联合社，
类型：发明
国别省市：