[发明专利]基于可解释机器学习的债券市场违约风险预警方法在审
| 申请号： | 202110619850.X | 申请日： | 2021-06-03 |
| 公开（公告）号： | CN113240527A | 公开（公告）日： | 2021-08-10 |
| 发明（设计）人： | 翁福添;许谋 | 申请（专利权）人： | 厦门太也网络科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q40/04 | 分类号： | G06Q40/04;G06Q10/04;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京中仟知识产权代理事务所(普通合伙) 11825 | 代理人： | 周庆佳 |
| 地址： | 361000 福建省厦门市自*** | 国省代码： | 福建;35 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了基于可解释机器学习的债券市场违约风险预警方法，涉及机器学习中的不平衡数据处理领域。结合聚类采样技术和XGBoost机器学习算法，并在此基础上使用SHAP方法对模型预测结果进行解释，经可获取渠道收集中国债券市场2014‑2020年的相关样本，将通过统计检验的变量纳入模型中，用于模型的训练与验证，该方法的输出即为违约风险概率，且能通过Shapely值从全局及局部对预测结果进行解释，通过上述技术方案，实现了更精准的债务违约风险预测，且能在不牺牲模型精度的前提下，对模型的预测进行解释，弥补了机器学习模型解释性弱的不足。全局解释能有效地识别出各个指标的整体重要性，而局部解释则进一步量化各个指标对每个企业的影响，利于微观层面的差异研究。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 可解释 机器 学习 债券市场 违约 风险 预警 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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