[发明专利]基于GBDT算法与逻辑回归模型的企业违约风险评估方法设备及介质

说明书

本申请公开了基于GBDT算法与逻辑回归模型构建企业违约风险评估模型的方法、设备及介质。方法包括获取多个样本企业的数据,对获取的数据进行整合、处理得到标准化数据，计算标准化数据的WOE值与IV值，通过WOE值与IV值进行变量分箱、筛选，使用GBDT算法作为逻辑回归模型的前置算法，由GBDT算法构造出新的组合特征，输入至逻辑回归模型从而构建企业违约风险评估模型，最后由企业违约风险评估模型对待评估企业进行评估，得到企业违约风险评估结果，识别企业违约风险概率。上述方法采用GBDT算法对逻辑回归模型的入模变量进行组合，选取对模型贡献更大的变量，同时对变量的重要性进行分析，使模型评估结果更合理，有效地提高了模型评估的准确性。

技术领域

本申请涉及金融信贷技术领域，尤其涉及一种基于GBDT算法与逻辑回归模型的企业违约风险评估方法、设备及介质。

背景技术

小微企业在我国经济与社会发展过程中占有重要地位，其在推动经济发展、增加财政收入、提供社会就业岗位方面起着非常重要的作用。但是小微企业在发展过程中，却面临着诸多问题，其中融资困难是困扰小微企业发展的重要问题之一，日益引起社会的高度重视。

小微企业融资困难，不仅与小微企业自身条件有关，也与经济发展水平、金融机构信贷条件密切相关。从商业银行角度来看，商业银行为了避免不良贷款的发生，违约风险评价是决定银行是否提供信贷的重要参考因素，而银行的信用风险评价体系主要针对的对象是大中型企业，并不适合小微企业。

小微企业的特点是企业数量众多、资产规模较小、符合担保要求的抵押质押品少。现有的商业银行的违约风险评价体系并没有建立适用于小微企业的风险评价指标体系与评估模型，这就造成了目前小微企业融资困难的情况。

另一方面，由于小微企业自身存在抗风险能力弱，生命周期短，经营比较单一，市场淘汰率高等问题，也是商业银行在提供信贷服务时难以做出准确的决策，无法避免贷款风险，这也加剧了小微企业融资困难的情况。

基于此种现状，现在迫切需要开发一种合理的、有效的适用于小微企业的风险评估指标体系和评估模型，构建基于GBDT算法与逻辑回归模型的企业违约风险评估方法，既能够帮助小微企业缓解融资困难的问题，又能够辅助商业银行做出正确的贷款决策，最大限度地避免贷款风险。

发明内容

本说明书实施例提供了一种基于GBDT算法与逻辑回归模型的企业违约风险评估方法、设备及介质，用于解决现有技术中的如下技术问题：现有的基于线下对企业进行数据尽调、专家根据经验评估企业违约风险的方法，具有评估指标体系不完善、评估效率低、结果准确性差的问题，难以有效的识别企业违约风险概率，避免贷款风险。

本说明书实施例采用下述技术方案：

本说明书实施例一方面提供了一种基于GBDT算法与逻辑回归模型的企业违约风险评估方法，其中，所述方法包括：

获取多个样本企业的企业经营数据，其中，所述企业经营数据为第三方主体存储的与样本企业有关的数据，且所述企业经营数据包括以下至少一种：工商管理数据、征信数据、互联网数据；

对各种所述企业经营数据进行处理，得到与每种企业经营数据对应的标准化数据，计算与每种标准化数据对应的WOE值与IV值，并根据所述WOE值对变量进行数值区间的划分，根据所述IV值对变量进行筛选；

将完成数值区间划分与筛选的变量作为输入数据集，采用GBDT算法进行训练，构造出适用于逻辑回归模型的入模变量；

将所述入模变量输入至逻辑回归模型，构建企业违约风险评估模型；

获取待评估企业的企业经营数据，采用所述企业违约风险评估模型对所述待评估企业进行评估，得到待评估企业的违约风险评估结果。

优选地，所述对各种所述企业经营数据进行处理，得到与每种企业经营数据对应的标准化数据，包括：