KMV在MATLAB中的实现- PromiseEnterpriseModel：识别失信企业的竞赛

简介：
本文介绍了如何使用MATLAB实现KMV企业信用风险模型，并应用于识别潜在的失信企业，助力信贷风险管理。 KMV模型与MATLAB代码的运行流程如下： 1. 运行环境：Windows 10、Python 3.6.4。 2. 在使用之前，请确保已安装以下Python包：re, pandas, numpy, sklearn, lightgbm, xgboost 和 catboost。 3. 将复赛数据放入shandong_data文件夹中。 4. 运行run.py文件，生成并提交submit.csv结果文件。 建模思路主要基于KMV模型和Logistic回归模型。然而，这些传统方法需要高质量的标准化公司数据，并且难以及时捕捉到内部变化、市场变动等信息，具有一定的滞后性。随着大数据技术的发展，如何利用大规模稀疏数据建立企业的信用评估机制成为了一个重要的研究方向。 本次建模从企业基本信息、运营情况、区域/业务竞争力分析以及信用历史四个维度对企业进行描述刻画，并通过一系列的数据清洗步骤（如值变换和删除无效变量）对原始数据进行了处理。最终选择了51个重要特征，基于KS值及单变量分析等方法确定了这些关键因素。 经过上述建模过程，在复赛中取得了A榜第一、B榜第五的好成绩。