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上传时间: 2022-05-24 12:02:37
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文件大小: 6KB
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文件类型: ZIP
KMV的MATLAB的代码
运行流程
1、运行环境
win10、python3.6.4
2、运行之前需安装有如下python包
re,
pandas,
numpy,
sklearn,
lightgbm,
xgboost,
catboost
3、将复赛数据放入shandong_data文件中
4、运行run.py文件,提交submit.csv文件
##建模思路
目前大多企业得风险评估模型是基于KMV模型和Logit模型,但是这两种模型获得公司得标准化数据,对数据得质量要求较高。其难以快速得捕捉到内部得变化信息,市场变化等信息,且具有一定得滞后性。随着大数据技术得发展,如何利用大规模稀疏数据对企业建立信用机制,是一个值得思考得问题。
本次建模,主要从企业得基本信息、运营情况、区域/业务竞争力分析、信用历史5个维度对企业进行刻画。通过对数据进行清洗,值变换,删除无效变量等操作对原始数据进行清洗。最终通过KS值、单变量分析等方法选择了相对重要的
51个特征进行建模。
最终取得
复赛
A榜
第一,B
榜第五得成绩。
比赛链接
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