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摘要
银行信贷业务是银行通过发放银行贷款收回本金和利息,来实现银行的盈利,而且近年来越来越多的企业开始关注银行信贷高额的利润和它潜在的巨大发展空间。银行也会根据各类型企业的发展规模及信誉记录,评估风险因素来采取不同的信贷策略,确定是否给予放贷及额度、利率和期限。本文通过所搜集到的123家中小微企业有信贷记录的关于信誉评级和是否违约数据信息,302家无信贷记录企业的相关数据以及银行贷款年利率和客户流失率的关系2019年统计数据,合理选取指标,依据伯恩斯坦时间之窗理论,利用贝叶斯机器学习,先绘制出123家企业的时间之窗走势图,评估出其信贷风险,从而为银行制定合理的信贷策略。在所求问题得出的结论和模型训练的基础上,利用贝叶斯机器无监督学习模型,得出平滑序列Rt,对302家企业的信息进行数据量化,算出方差及模拟退火后的方差,依据所求的方差和Rt将企业分成四类并分别求出其所占权重,为银行制定信贷策略。本文会考虑新型冠状病毒等突发因素对企业信贷问题产生的影响,检验贝叶斯模型的可靠性,进一步为银行合理地提出信贷调整策略,实现银行利润最大化。
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