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作者:     何伟 邬红梅 陈艳玲 许丹丹 王静 徐菁 
关键词:     机器学习；算法；中小微企业；信贷风险；风险评估
发表日期:     2021-09-17
单位:     郑州升达经贸管理学院
随着大数据和人工智能时代的到来，机器学习的算法和思想已经深入渗透到经济学教学领域的方方面面，掌握基础和主流的机器学习算法和模型，并能够根据实际经济问题的需要选择并实现相应的算法，已经成为“新经济应用型本科人才”的基本要求。基于此，本实验以银行中小微企业信用风险评估模型的构建为案例，以真实数据为样本，以提高学生应用机器学习解决实际问题的能力。 作为最活跃的市场主体，中小微企业长期面临着融资难、融资贵的问题，在近年来有关中小微企业的支持政策密集出台的背景下，中小微企业融资环境，尤其是作为企业资金支持主力军的银行信贷，是否得到了实质性改善？为此，本团队通过对郑州市相关监管机构、银行和企业的调查，发现目前确实存在着企业资金约束与银行“惜贷”之间的矛盾，导致虽然政策红利巨大，但企业的获得感与政策期望之间仍有差距，其中的原因并不能简单归咎于银行“惜贷”，关键是需要为银行设计一种信用风险评估模型，使其在中小微企业信贷的量和质上找到平衡，即这种工具，能够助力银行在风险和成本可控基础上，对有条件的中小微企业进行持续性贷款支持，从而确保政策红利能完全反哺到企业，实现金融服务实体经济的目的。 正是基于上述考虑，本实验案例选取在科创板、中小板和新三板等平台上市的河南省中小企业为建模样本，并将其中已做退市处理的企业视为信用风险大的违约企业；同时，基于中小企业特点选取反映企业偿债能力、营运能力和发展能力的14项指标。在此基础上，分别应用k近邻、朴素贝叶斯、决策树、随机森林、逻辑回归等5个常用机器学习算法，以期选择最优算法以构建中小微企业信用风险评估模型。

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