基于貝葉斯算法理論的企業信貸策略研究

作者：張娜,郝子碩,方秀男

摘要：銀行信貸業務是銀行通過發放銀行貸款收回本金和利息,來實現銀行的盈利,而且近年來越來越多的企業開始關注銀行信貸高額的利潤和它潛在的巨大發展空間。銀行也會根據各類型企業的發展規模及信譽記錄,評估風險因素來采取不同的信貸策略,確定是否給予放貸及額度、利率和期限。本文通過所搜集到的123家中小微企業有信貸記錄的關于信譽評級和是否違約數據信息,302家無信貸記錄企業的相關數據以及銀行貸款年利率和客戶流失率的關系2019年統計數據,合理選取指標,依據伯恩斯坦時間之窗理論,利用貝葉斯機器學習,先繪制出123家企業的時間之窗走勢圖,評估出其信貸風險,從而為銀行制定合理的信貸策略。在所求問題得出的結論和模型訓練的基礎上,利用貝葉斯機器無監督學習模型,得出平滑序列Rt,對302家企業的信息進行數據量化,算出方差及模擬退火后的方差,依據所求的方差和Rt將企業分成四類并分別求出其所占權重,為銀行制定信貸策略。本文會考慮新型冠狀病毒等突發因素對企業信貸問題產生的影響,檢驗貝葉斯模型的可靠性,進一步為銀行合理地提出信貸調整策略,實現銀行利潤最大化。

發文機構：佳木斯大學理學院

關鍵詞：伯恩斯坦時間之窗理論貝葉斯機器學習信貸策略

分類號： F83[經濟管理—金融學]