金沙娱场城1991(中国)有限公司

金沙娱场城1991
广外金融论坛第100讲

题目:小企业违约风险预警: 指标数值变换的深度学习

时间:2022.11.10(周四) 19:00

地点:腾讯会议:431-965-273

报告人:迟国泰 教授(大连理工大学)

主持人: 浩 教授

 

报告摘要

小企业在国民经济中的作用至关重要,小企业的违约风险判别是根据小企业的财务、非财务及外部宏观变量,建立判断小企业违约与否的模型。违约预警的结果可为银行、投资者及监管机构提供决策支持。本研究的创新一是通过把所有n个指标都代入线性支持向量机方法中得到模型的每一个指标的权重,选取第i个权重的绝对值作为标准,把大于等于该标准的所有权重对应的指标挑选出来,就构成了第i个指标组合,由此构造了n个指标组合;在n个指标组合中令综合判别精度F值最大,反推一个最优的指标组合xj。二是在样本数据的变换上,将指标组合xj输入到深度神经网络(Deep neural Network, DNN)进行多次训练,得到神经网络的最优预测值及其最优的权重矩阵Wj,通过Wjxj进行原始数据的数值变换得到违约预测方程SVM的输入。通过采用数值变换后的变量建立预测方程,提高了违约预警的精度。三是本研究构建的违约预警模型精度高于基于径向基变换、决策树变换等5种违约预警模型,也高于LSTMCNNGBDT9种大数据模型。研究发现,相比于财务指标,非财务指标更能反映小企业的违约倾向,且宏观指标的重要性不容小觑。专利状况总资产周转速度行业景气系数”是影响小企业违约的关键指标。

 

报告人简介

迟国泰 教授

大连理工大学经济管理学院二级教授,博士生导师,管理科学与工程博士,大连理工大学“领军人才(2019-2023)”。主要研究领域为金融工程。现阶段研究方向为大数据环境下的微观信用评价理论与方法研究。在国家自然科学基金委员会管理科学部认定的A类重要学术期刊发表论文160多篇。在AJG(ABS)3*期刊发表论文4篇;2*期刊发表论文10篇;1*期刊发表论文8篇。在其他SSCI检索的国际期刊发表论文多篇。出版学术著作和教材17部,出版国家十二五规划教材《投资风险管理》一部。先后主持11项国家自然科学基金和国家社会科学基金项目,包括国家社会科学基金重大项目和国家自然科学基金重点项目。在信用评级核心技术和算法领域获得国家授权的国家发明专利两项。

 

 

 

图文 | 湛彩华

编辑 | 顾哲喻 湛彩华

初审 | 顾哲瑜

复审 |

终审 | 徐昶斌

 



上一条:广外金融论坛第101讲

下一条:广外金融论坛第99讲

关闭

学院地址:广州市番禺区广州大学城广东外语外贸大学院系办公楼4楼,邮编:510006

联系电话:020-37105380        传真:020-37105380

版权所有:Copyright©Quanta Center all right reserved.

技术支持:广州乐能信息科技有限公司