面向高维和不平衡数据的供应链金融信用评价

来源：计算机应用研究杂志2022年第11期北京时间：

作者：顾天下,刘勤明,

单位：上海理工大学管理学院,上海200093；

摘要：针对供应链金融模式下中小企业的信用风险控制问题，提出了一种面向高维和不平衡数据的信用风险预测模型。首先，基于Pearson-XGBoost两阶段特征选择建立供应链金融信用评价指标体系；其次，通过改进的NM-SMOTE算法对数据集进行平衡化；最后，利用Focal loss函数对XGBoost算法改进，并通过改进的粒子群算法进行优化，从而建立最终的信用评价模型。通过实验结果表明，提出的INS-IPSO-FLXGBoost模型对于中小企业具有更好的预测效果，可以更有效地识别风险企业。

关键词：信用评价,供应链金融,高维,不平衡,中小企业,

基金资助：国家自然科学基金资助项目(71632008,71840003)；上海市自然科学基金资助项目(19ZR1435600)；教育部人文社会科学研究规划基金资助项目(20YJAZH068)；上海理工大学科技发展项目(2020KJFZ038)；2020年上海理工大学大学生创新创业训练计划资助项目(SH2020067)；；