技術總結
本發(fā)明涉及一種基于機器學習的債券發(fā)行人違約分析方法，其特征在于，包括如下步驟：S1獲取財務數據和評級數據；S2模型訓練樣本的選取和清洗；S3模型的建立和訓練；S4利用訓練好的模型進行分析預測。本發(fā)明的優(yōu)點體現在：本發(fā)明利用市場中公開的財務數據和評級數據作為支撐，建立模型并進行訓練，能夠提前分析判斷出哪些發(fā)行人有可能會出現信用風險，保護投資者利益，避免財產出現損失。

技術研發(fā)人員：葉楠
受保護的技術使用者：上海聚赟大數據有限公司
文檔號碼：201710030640
技術研發(fā)日：2017.01.17
技術公布日：2017.06.06