该论文在2020年国赛C题中获得了优秀论文的称号。

简介：
这篇论文深入研究了在2020年国赛C题中，如何利用多种机器学习方法来辅助中小微企业进行信贷决策的策略。该研究的核心在于构建可靠的风险评估体系以及有效的信贷策略，从而帮助银行在控制风险的前提下提升盈利能力。以下是对论文中涉及的关键知识点的详细阐述：1. **数学建模与优化**：- **线性优化模型**：论文设计了一种以银行收益最大化为目标的线性优化模型，旨在确定每个企业的贷款金额、利率和期限。该模型确保了银行能够在风险可控的范围内实现利润的最大化。- **熵权法**：一种量化的风险评估方法，用于分析中小微企业的信贷风险，并综合考虑企业的盈利能力、偿债能力和发展潜力，以及其信誉状况。- **TOPSIS法（技术效率最优间隔法）**：此方法将各种影响因素进行整合，从而计算出信贷风险的量化指标，并与企业的信誉评级高度匹配（准确率高达94.2%）。2. **机器学习模型的应用**：- **二元逻辑回归**：该模型被用于建立一个违约概率函数，准确预测企业是否会发生违约事件，并实现了93.4%的预测准确率。- **KNN（K最近邻）、SVM（支持向量机）、XGBoost、朴素贝叶斯、神经网络和随机森林**：一系列分类模型被应用于问题二中对企业信誉进行评估。经过F1-score的评估后，神经网络模型展现出最佳的预测效果。3. **遗传算法的应用**：- 遗传算法被应用于优化线性优化模型的求解过程，从而找到最优化的信贷策略方案。4. **信贷风险与策略的制定**：- 在问题一中，论文提供了具体的信贷策略数据，包括放贷总额、预期收益以及客户流失率等关键指标。- 为了应对复杂多变的环境变化，论文进一步探讨了如何根据不同的场景（例如缺乏信用评级或受到疫情冲击）调整信贷策略的方法。5. **灰色系统模型的应用**：- 灰色系统模型被用于预测企业在没有突发性因素干扰的情况下未来的收益情况。通过对比实际数据与预测结果，能够有效地评估新冠疫情等因素对各行业收益的影响程度，进而为调整信贷策略提供依据。6. **突发因素影响的分析**：- 论文特别关注了新冠病毒疫情对企业经营活动和银行信贷策略产生的深远影响。通过对不同行业受影响程度的细致分析，银行可以更全面地评估贷款风险并据此做出相应的调整措施。7. **结论与关键概念总结**： - 通过运用多目标线性优化模型、风险量化技术以及机器学习模型等工具，这篇论文构建了一个详尽的企业信贷风险评估框架和银行信贷策略框架。这些方法在解决实际金融问题中具有显著的应用价值和理论意义 。总而言之, 这篇论文展示了如何在复杂的金融环境中, 利用数学建模和机器学习技术来解决中小微企业的信用决策难题, 为银行的风险管理提供了坚实的理论基础和可行的实践指导。