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基于机器学习的债券发行方违约风险预测-python代码及文档资料集(zip文件)

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简介：
本资料集提供了一套基于Python和机器学习算法的债券发行方违约风险预测工具，包含详尽的代码库与使用说明文档。适用于研究人员和金融分析师深入探究信用评估模型，并优化投资决策。 【资源说明】基于机器学习的发债主体违约风险预测python源码+项目说明+设计报告+答辩PPT.zip 该项目以发债企业作为研究对象，利用财务逻辑和技术手段对178个原始特征指标进行有效筛选，构建了多种机器学习算法模型，并通过对比最终选择了LightGBM模型进行了精细化训练。经过测试，该模型的关键预测指标均表现良好。 #### 使用说明 1. BondDefault文件包含了项目代码。 2. 基于机器学习的发债主体违约风险预测.pdf为项目的详细文档。 3. 基于机器学习的发债主体违约风险预测.pptx用于展示项目成果。 【备注】 1、所有资源内的项目代码都经过测试并成功运行，功能正常，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业（如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等）的学生和教师以及企业员工使用。对于初学者而言也具有很好的学习价值，并可用于毕业设计、课程设计或作业展示。 3、如果具备一定的基础，可以在现有代码基础上进行修改以实现其他功能，也可以直接用于毕设项目或者课程任务中。欢迎下载并交流探讨，共同进步！

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  • 基于机器学习的债券发行方违约风险预测-python代码及文档资料集(zip文件)
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    本资料集提供了一套基于Python和机器学习算法的债券发行方违约风险预测工具，包含详尽的代码库与使用说明文档。适用于研究人员和金融分析师深入探究信用评估模型，并优化投资决策。 【资源说明】基于机器学习的发债主体违约风险预测python源码+项目说明+设计报告+答辩PPT.zip 该项目以发债企业作为研究对象，利用财务逻辑和技术手段对178个原始特征指标进行有效筛选，构建了多种机器学习算法模型，并通过对比最终选择了LightGBM模型进行了精细化训练。经过测试，该模型的关键预测指标均表现良好。 #### 使用说明 1. BondDefault文件包含了项目代码。 2. 基于机器学习的发债主体违约风险预测.pdf为项目的详细文档。 3. 基于机器学习的发债主体违约风险预测.pptx用于展示项目成果。 【备注】 1、所有资源内的项目代码都经过测试并成功运行，功能正常，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业（如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等）的学生和教师以及企业员工使用。对于初学者而言也具有很好的学习价值，并可用于毕业设计、课程设计或作业展示。 3、如果具备一定的基础，可以在现有代码基础上进行修改以实现其他功能，也可以直接用于毕设项目或者课程任务中。欢迎下载并交流探讨，共同进步！
     
  • 基于机器学习的债券发行主体违约风险预测Python实现及项目文档（含设计报告和答辩PPT）.zip
    优质
    本资源提供一个利用机器学习技术进行债券发行主体违约风险预测的Python项目。包含详细的设计报告与答辩PPT，适合科研与学习参考。 该资源提供了一个基于机器学习的发债主体违约风险预测项目文件包，其中包括Python实现代码、详细的项目说明文档以及设计报告和答辩PPT。所有源码已在本地编译并验证为可运行状态，且经过助教老师的审阅确认能够满足教学与实际应用的需求。评审分数达到了95分以上，项目的难度适中。 资源内含的文件包括但不限于： - 基于机器学习的发债主体违约风险预测Python代码 - 项目说明文档 - 设计报告 - 答辩PPT 如果有需要进行相关研究或实践的应用需求，可以放心下载使用。
     
  • 首次债券违约数据汇总：发行人、违约日期、债券代码及简称、违约类型
    优质
    本资料汇总了中国境内首次发生债券违约事件的相关信息，包括发行人详情、具体违约时间、相关债券的代码和名称以及违约的具体情况。 发行人首次债券违约日 违约债券代码 债券简称 违约类型 摘要 金科地产集团股份有限公司 2022-10-31 102001441.IB 20金科地产MTN001 未按时兑付本息 金科地产集团股份有限公司于2020年度发行的第一期中期票据(债券简称:20金科地产MTN001, 债券代码:102001441)应于2022年10月30日分期兑付本金人民币5千万元及该部分本金自2022年7月30日至同年10月30日期间的利息。发行人未能按时足额支付上述本息。 广西万通房地产有限公司 2022-09-22 167738.SH 20万通01 未按时兑付本息 声赫(深圳)商业保理有限公司 2022-08-05 136391.SZ 阳欣04优 未按时兑付本息
     
  • 发债企业违约风险预警初赛测试数据集
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    本数据集为评估模型预测企业债券违约风险的能力而设计，包含初赛阶段所需各项财务与运营指标，旨在促进金融风控领域的研究进展。 基于测试集中给定的提交示例进行预测，并使用提供的训练集数据。训练集下载地址已提供，请自行查找相关资源。
     
  • 发债企业违约风险预警初赛数据集
    优质
    本数据集旨在预测发债企业的违约风险，通过初赛阶段收集整理的企业财务、运营等多维度信息，为模型训练提供坚实的数据支持。 企业基本信息（仅限发债企业），2018至2020年的财务指标数据，以及同期的舆情信息（同样只包含发债企业）。此外还包括了2019年至2020年期间的违约记录。
     
  • Python-预测信用卡违约风险
    优质
    本项目运用Python进行数据分析与建模，旨在预测客户信用卡的违约风险，通过机器学习算法提高金融机构的风险管理效率和准确性。 当客户面临经济困难时，并不会立即显现出来。然而，有一些指标可以用来预测这一结果，比如延迟支付、增加的客户服务电话次数、关于产品的查询增多以及网络或移动应用上的浏览模式变化等。通过分析这些迹象，银行能够提前采取措施来防止问题的发生或者至少指导流程，从而更好地服务客户并降低自身风险。
     
  • 基于机器学习的贷款中期风险预测模型Python代码及项目文档+答辩演示文稿.zip
    优质
    本资料包提供了一个利用机器学习技术进行贷款中期风险预测的全面解决方案。包含详细的Python实现代码、项目报告以及用于展示成果的答辩PPT，旨在帮助用户理解和应用先进的数据分析方法于金融风险管理领域。 基于机器学习的贷中风险预测模型是一个二分类问题项目，旨在通过评分卡建模来控制贷款过程中的客户信用风险。该项目涉及的数据集由五张表组成，并使用cust_id进行关联，但不是每个客户的记录都会出现在所有表格中。 对于缺失值处理：在“授信”信息和“贷中再申请”的记录里没有数据时，我们将这些字段直接用0填充；而对于有实际意义的缺失值（如某些特定的客户未发生过授信行为），我们采用分箱方法进行处理。由于该分类问题存在类不平衡的情况，项目采用了XGBoost、LightGBM和CatBoost作为基础模型，并使用逻辑回归进行第二层融合来构建Stacking集成模型。 整个方案包括以下步骤： - 数据探索性分析 - 数据清洗（数据预处理） - 特征工程 - 模型训练：采用LightGBM算法，因为其具有更快的训练速度、更高的准确率和更低的内存使用。 - 模型验证与调参：通过贝叶斯优化进行超参数调整，并利用lgb.cv()函数获取最佳迭代次数。
     
  • 债券数据集文档.zip
    优质
    本资料包包含详细的债券数据集文档，涵盖各类债券基本信息、发行详情及市场表现等数据。适合进行金融分析和建模研究使用。 债券数据集资料.zip包含了相关的债券数据集合。
     
  • 基于XGBoost的信贷风险违约预测项目代码与数据集RAR
    优质
    本项目采用XGBoost算法构建模型，旨在有效预测信贷风险及潜在违约情况。包含完整代码和详实数据集，便于研究与应用。 基本信息：年龄与性别； 认证信息：手机验证、户口验证、视频验证、征信验证及淘宝验证； 信用信息：初始评分、历史正常还款期数以及逾期还款期数； 借款详情：成功借入金额总量，成功借贷次数记录，当前申请的借款额度大小，期望的贷款期限长度和实际获得资金的时间点。 1. 用户画像涵盖平台借款人中的性别构成比例，受教育程度分布情况，是否为重复使用服务的老客户以及年龄段等特征描述。 2. 资金储备分析：估算每日平均借贷总额及波动范围，并据此确定公司需要准备的备用现金量以避免资金短缺问题。 3. 逾期还款统计：考察借款人的初始信用等级、贷款种类、性别属性和年龄因素是否会影响其发生延迟偿还的风险，识别出哪些群体更易出现较高的拖欠率。 4. 利息费率研究：探讨不同类型的借款人倾向于接受更高利率借贷的原因及具体人群特征。