本文關鍵詞：基于隨機森林-支持向量機的企業(yè)債主體信用評級研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：企業(yè)債券是我國資本市場的重要組成部分,而信用評級是企業(yè)債券市場快速發(fā)展的基石。由于企業(yè)債券信用評級具有小樣本、非線性、高維數等問題,傳統的評級方法并不能很好地適用。采用新的機器學習方法即隨機森林來對評級指標體系進行特征選擇,在此基礎上建立基于隨機森林-支持向量機的企業(yè)債主體信用評級模型。選取120家在上海和深圳證券交易所以及銀行間債券市場發(fā)行企業(yè)債的企業(yè)進行實證研究,結果顯示,通過隨機森林進行特征選擇的隨機森林-支持向量機比支持向量機模型具有更高的預測準確度。
【作者單位】： 河海大學商學院;
【關鍵詞】： 資本市場 企業(yè)債 信用評級 隨機森林 支持向量機
【基金】：江蘇省“青藍工程”中青年學術帶頭人培養(yǎng)計劃(2014) 國家重點實驗室自主研究項目(2012585312)
【分類號】：F832.5
【正文快照】： 一、引言企業(yè)債券有低發(fā)行費用、低融資成本等特點,作為我國資本市場中的重要組成部分,在企業(yè)融資、資本動作、經濟發(fā)展等方面都發(fā)揮著不可替代的功能。從同花順i Find數據庫中的企業(yè)債券數據看,截至2014年,我國銀行間債券市場共有522家企業(yè),累計發(fā)行企業(yè)債券575期,發(fā)行總額為

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  本文關鍵詞：基于隨機森林-支持向量機的企業(yè)債主體信用評級研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號：421407