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基于边界SMOTE和ICBA的信用风险预测研究——以沪深房地产上市企业为例

马玉龙  张新生  韩轶伟  
【摘要】:引入改进的Tent混沌映射优化蝙蝠算法,并将多重共线性检验、Logistic回归、Borderline-SMOTE算法、改进混沌蝙蝠算法和BP神经网络模型相结合,从盈利能力、偿债能力、成长能力、营运能力和企业基本情况五个指标维度,构建我国房地产上市企业信用风险预测模型。通过在2017-2020年沪深证券交易所上市的房地产企业年报数据集上训练和测试模型,并对比其他五种模型的预测准确率、召回率和特异度等评价指标,结果表明构建的BS-ICBA-BP模型能更有效地预测房地产企业信用风险。

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