【摘要】：我國在改革開放之后,市場經(jīng)濟(jì)處于穩(wěn)步的發(fā)展階段。企業(yè)在金融方面的發(fā)展也總體呈現(xiàn)出良好趨勢,但也暴露出一些問題,這些問題主要集中在一些中小企業(yè)中,而融資難則是企業(yè)面臨的主要金融問題。當(dāng)中小企業(yè)出現(xiàn)融資難時,其自身的發(fā)展會受到影響,導(dǎo)致其生產(chǎn)力水平不足�，F(xiàn)階段,國家對于中小型企業(yè)的關(guān)注度很高,但其融資方面仍然存在一些需要解決的問題。加強(qiáng)中小企業(yè)融資能力,將有利于提高企業(yè)自身的經(jīng)營發(fā)展?fàn)顩r。中小企業(yè)之所以融資難,主要是因為擔(dān)保問題難以解決。擔(dān)保問題實際上就是擔(dān)保企業(yè)對于企業(yè)的融資風(fēng)險不便把控的問題。本文在研究中小企業(yè)融資問題時,引入數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),主要運用相關(guān)的數(shù)據(jù)挖掘算法來分析企業(yè)融資風(fēng)險的相關(guān)因素,并針對這些因素建立模型進(jìn)行分析,得出企業(yè)融資風(fēng)險水平高低。本研究的內(nèi)容主要包括以下幾方面:(1)對企業(yè)的分類操作過程進(jìn)行闡述。本系統(tǒng)基于企業(yè)的基本數(shù)據(jù)、營業(yè)數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)等,對企業(yè)的類型建立分類規(guī)則。(2)通過數(shù)據(jù)歸納、離散化等方法,顯著提高系統(tǒng)建模的運行效率和綜合水平,實現(xiàn)更為準(zhǔn)確的評價結(jié)果。(3)本文研究過程中構(gòu)建的企業(yè)融資風(fēng)險分類模型,分別通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)和隨機(jī)森林的分類算法對該模型進(jìn)行驗證,最終得出結(jié)果是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在進(jìn)行融資風(fēng)險分析的過程中無論是從精確度?召回率指標(biāo),還是綜合指標(biāo)F-Score,都是最優(yōu)的。研究結(jié)果顯示將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用在企業(yè)融資風(fēng)險管理中,能夠顯著促進(jìn)擔(dān)保企業(yè)業(yè)務(wù)制定與自身發(fā)展更適應(yīng)的決策。
【學(xué)位授予單位】：湖北工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：F275;TP311.13

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本文編號：2607855