失衡樣本下制造業(yè)上市公司信用風(fēng)險的精準(zhǔn)測度與管控策略研究一、引言1.1研究背景制造業(yè)作為國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要支柱，在經(jīng)濟(jì)體系中占據(jù)著關(guān)鍵地位。從宏觀角度來看，制造業(yè)是國民經(jīng)濟(jì)的物質(zhì)基礎(chǔ)和產(chǎn)業(yè)主體，是推動經(jīng)濟(jì)增長的核心動力之一。國家統(tǒng)計局?jǐn)?shù)據(jù)顯示，過去多年間，制造業(yè)增加值在國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）中始終保持較高占比，為經(jīng)濟(jì)增長提供了堅實支撐。在產(chǎn)業(yè)鏈方面，制造業(yè)處于核心位置，具有強(qiáng)大的產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)性，能夠帶動上下游產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展。上游產(chǎn)業(yè)為制造業(yè)提供原材料和零部件，如鋼鐵、電子元器件等；制造業(yè)通過加工制造，將這些原材料轉(zhuǎn)化為各種產(chǎn)品，滿足市場需求；下游產(chǎn)業(yè)則包括物流、銷售等，負(fù)責(zé)將制造業(yè)產(chǎn)品推向消費(fèi)者。這種產(chǎn)業(yè)鏈的緊密聯(lián)系，使得制造業(yè)的發(fā)展能夠促進(jìn)整個經(jīng)濟(jì)體系的繁榮。在當(dāng)前復(fù)雜多變的經(jīng)濟(jì)環(huán)境下，信用風(fēng)險已成為制造業(yè)上市公司面臨的重要挑戰(zhàn)。信用風(fēng)險的產(chǎn)生源于多方面因素。從宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境來看，經(jīng)濟(jì)周期的波動、利率匯率的變化等都會對企業(yè)的信用狀況產(chǎn)生影響。在經(jīng)濟(jì)下行期，市場需求萎縮，企業(yè)銷售收入下降，償債能力受到考驗，信用風(fēng)險隨之增加。從行業(yè)競爭角度，激烈的市場競爭可能導(dǎo)致企業(yè)為了獲取訂單而放松信用政策，增加應(yīng)收賬款規(guī)模，一旦客戶出現(xiàn)違約，企業(yè)就會面臨信用損失。部分企業(yè)自身的經(jīng)營管理不善，如資金鏈斷裂、財務(wù)造假等問題，也會引發(fā)信用風(fēng)險。在信用風(fēng)險研究中，樣本不平衡是一個不容忽視的問題。樣本不平衡指的是數(shù)據(jù)集中不同類別樣本的數(shù)量存在較大差異。在制造業(yè)上市公司信用風(fēng)險研究中，違約樣本數(shù)量通常遠(yuǎn)少于非違約樣本，這種不平衡的數(shù)據(jù)分布會對信用風(fēng)險評估模型的性能產(chǎn)生顯著影響。傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法在處理不平衡樣本時，往往會傾向于預(yù)測數(shù)量較多的類別，導(dǎo)致對少數(shù)類（違約樣本）的識別能力不足，模型的泛化能力和準(zhǔn)確性下降。在實際應(yīng)用中，這種情況可能會使金融機(jī)構(gòu)無法準(zhǔn)確識別潛在的違約風(fēng)險，從而做出錯誤的信貸決策，給金融機(jī)構(gòu)和投資者帶來巨大損失。因此，解決樣本不平衡問題，提高信用風(fēng)險評估模型的準(zhǔn)確性和可靠性，對于制造業(yè)上市公司的穩(wěn)健發(fā)展以及金融市場的穩(wěn)定具有重要意義。1.2研究目的與意義本研究旨在通過深入分析不平衡樣本對制造業(yè)上市公司信用風(fēng)險評估的影響，探索有效的解決方法，以提升信用風(fēng)險評估模型的準(zhǔn)確性和可靠性。具體而言，研究目的包括以下幾個方面：一是深入剖析樣本不平衡問題在制造業(yè)上市公司信用風(fēng)險研究中的表現(xiàn)形式和產(chǎn)生原因，為后續(xù)研究提供理論基礎(chǔ)；二是比較不同的樣本平衡方法和信用風(fēng)險評估模型，尋找最適合處理不平衡樣本的方法和模型組合；三是結(jié)合實際案例，驗證所提出方法和模型的有效性，為金融機(jī)構(gòu)和投資者提供切實可行的信用風(fēng)險評估工具。從理論意義來看，本研究有助于豐富和完善信用風(fēng)險評估領(lǐng)域的理論體系。樣本不平衡問題在信用風(fēng)險研究中一直是一個重要的難題，目前雖然已經(jīng)有一些研究成果，但仍存在許多有待深入探討的地方。通過對制造業(yè)上市公司信用風(fēng)險評估中樣本不平衡問題的研究，可以進(jìn)一步揭示樣本不平衡對模型性能的影響機(jī)制，為信用風(fēng)險評估模型的改進(jìn)提供理論支持。研究不同的樣本平衡方法和模型優(yōu)化策略，可以拓展信用風(fēng)險評估的研究思路和方法，為該領(lǐng)域的發(fā)展注入新的活力。從實踐意義來看，本研究對金融機(jī)構(gòu)、投資者和制造業(yè)上市公司都具有重要的參考價值。對于金融機(jī)構(gòu)而言，準(zhǔn)確評估制造業(yè)上市公司的信用風(fēng)險是其進(jìn)行信貸決策的關(guān)鍵。如果信用風(fēng)險評估模型受到樣本不平衡的影響而出現(xiàn)偏差，金融機(jī)構(gòu)可能會將資金貸給信用風(fēng)險較高的企業(yè)，從而增加不良貸款的風(fēng)險；或者拒絕向信用良好的企業(yè)提供貸款，錯失優(yōu)質(zhì)客戶。通過本研究提出的方法和模型，可以提高金融機(jī)構(gòu)信用風(fēng)險評估的準(zhǔn)確性，降低信貸風(fēng)險，保障金融機(jī)構(gòu)的穩(wěn)健運(yùn)營。對投資者來說，準(zhǔn)確了解制造業(yè)上市公司的信用風(fēng)險狀況有助于他們做出合理的投資決策。在投資過程中，投資者需要對企業(yè)的信用風(fēng)險進(jìn)行評估，以判斷投資的安全性和收益性。如果信用風(fēng)險評估不準(zhǔn)確，投資者可能會遭受投資損失。本研究可以為投資者提供更準(zhǔn)確的信用風(fēng)險評估工具，幫助他們識別潛在的投資風(fēng)險，提高投資收益。對于制造業(yè)上市公司自身而言，信用風(fēng)險的有效管理是企業(yè)穩(wěn)健發(fā)展的重要保障。通過準(zhǔn)確評估信用風(fēng)險，企業(yè)可以及時發(fā)現(xiàn)自身存在的問題，采取相應(yīng)的措施進(jìn)行改進(jìn)，優(yōu)化財務(wù)管理和運(yùn)營策略，提高自身的信用水平，從而降低融資成本，增強(qiáng)市場競爭力。1.3研究方法與創(chuàng)新點本研究綜合運(yùn)用多種研究方法，以確保研究的全面性和深入性。文獻(xiàn)研究法是基礎(chǔ)，通過廣泛查閱國內(nèi)外關(guān)于制造業(yè)上市公司信用風(fēng)險評估以及樣本不平衡問題處理的相關(guān)文獻(xiàn)，梳理該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀、發(fā)展脈絡(luò)和主要成果。深入了解傳統(tǒng)信用風(fēng)險評估模型的原理、應(yīng)用情況以及在處理不平衡樣本時存在的局限性，為后續(xù)研究提供理論支撐和研究思路。在梳理過程中，發(fā)現(xiàn)不同學(xué)者針對樣本不平衡問題提出了多種解決方法，包括重采樣、樣本加權(quán)、模型調(diào)整等，但這些方法在制造業(yè)上市公司信用風(fēng)險評估中的應(yīng)用效果仍有待進(jìn)一步驗證。實證分析法是本研究的核心方法之一。收集大量制造業(yè)上市公司的財務(wù)數(shù)據(jù)、市場數(shù)據(jù)以及信用風(fēng)險相關(guān)數(shù)據(jù)，構(gòu)建研究樣本。運(yùn)用統(tǒng)計學(xué)方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計分析，了解數(shù)據(jù)的基本特征，如均值、標(biāo)準(zhǔn)差、最大值、最小值等，為后續(xù)分析提供基礎(chǔ)。通過相關(guān)性分析，探究各個變量之間的關(guān)系，篩選出與信用風(fēng)險密切相關(guān)的變量，提高模型的準(zhǔn)確性和可靠性。運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如邏輯回歸、支持向量機(jī)、隨機(jī)森林等，構(gòu)建信用風(fēng)險評估模型，并對模型進(jìn)行訓(xùn)練和測試。在訓(xùn)練過程中，采用交叉驗證等方法，避免模型過擬合，提高模型的泛化能力。通過對比不同模型在處理不平衡樣本時的性能表現(xiàn)，評估模型的準(zhǔn)確性、召回率、F1值等指標(biāo)，找出最適合的模型和方法。案例研究法則為實證分析提供了實際案例支持。選取具有代表性的制造業(yè)上市公司，深入分析其信用風(fēng)險狀況以及樣本不平衡問題對信用風(fēng)險評估的影響。通過對實際案例的分析，驗證實證研究結(jié)果的有效性和實用性，同時也能夠發(fā)現(xiàn)實際應(yīng)用中存在的問題和挑戰(zhàn)，為提出針對性的解決方案提供依據(jù)。在案例分析過程中，詳細(xì)了解企業(yè)的經(jīng)營狀況、財務(wù)狀況、行業(yè)競爭態(tài)勢等因素，分析這些因素與信用風(fēng)險之間的關(guān)系，以及樣本不平衡問題在企業(yè)信用風(fēng)險評估中的具體表現(xiàn)形式。本研究的創(chuàng)新點主要體現(xiàn)在對不平衡樣本問題的處理方法上。在研究過程中，運(yùn)用了多種方法來處理不平衡樣本問題，包括重采樣技術(shù)、樣本加權(quán)策略以及改進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法等。在重采樣技術(shù)方面，綜合運(yùn)用過采樣和欠采樣方法，根據(jù)數(shù)據(jù)的特點和分布情況，選擇合適的重采樣策略，以提高模型對少數(shù)類樣本的識別能力。在樣本加權(quán)策略上，通過對不同類別的樣本賦予不同的權(quán)重，使得模型在訓(xùn)練過程中更加關(guān)注少數(shù)類樣本，從而提高模型的性能。對機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行改進(jìn)，引入自適應(yīng)學(xué)習(xí)機(jī)制，使模型能夠根據(jù)樣本的分布情況自動調(diào)整學(xué)習(xí)策略，提高模型對不平衡樣本的適應(yīng)性。通過綜合運(yùn)用這些方法，有效提高了信用風(fēng)險評估模型在不平衡樣本情況下的準(zhǔn)確性和可靠性，為制造業(yè)上市公司信用風(fēng)險評估提供了新的思路和方法。二、相關(guān)理論與文獻(xiàn)綜述2.1信用風(fēng)險理論基礎(chǔ)信用風(fēng)險，又被稱為違約風(fēng)險，是金融風(fēng)險的關(guān)鍵組成部分。國際清算銀行巴塞爾委員會將信用風(fēng)險定義為：由于借款人或交易對手未能履行合同所規(guī)定的義務(wù)或信用質(zhì)量發(fā)生變化，從而給金融機(jī)構(gòu)帶來損失的可能性。這一定義涵蓋了借款人無法按時足額償還債務(wù)，以及其信用狀況惡化導(dǎo)致債權(quán)人面臨潛在損失的情況。信用風(fēng)險廣泛存在于各類金融交易和經(jīng)濟(jì)活動中，無論是銀行的信貸業(yè)務(wù)、企業(yè)間的商業(yè)信用往來，還是債券投資等領(lǐng)域，都難以避免信用風(fēng)險的影響。信用風(fēng)險具有客觀性，它不以人的意志為轉(zhuǎn)移，是市場經(jīng)濟(jì)活動中不可避免的產(chǎn)物。只要存在信用交易，就必然伴隨著信用風(fēng)險。在企業(yè)間的貿(mào)易往來中，即使交易雙方在合作初期信用狀況良好，但由于市場環(huán)境、經(jīng)營狀況等因素的變化，仍有可能出現(xiàn)一方違約的情況。信用風(fēng)險還具有傳染性，在金融市場中，各經(jīng)濟(jì)主體之間存在著廣泛的債權(quán)債務(wù)關(guān)系，一旦某個重要的信用主體出現(xiàn)違約或信用危機(jī)，就可能引發(fā)連鎖反應(yīng)，導(dǎo)致信用鏈條的中斷和整個信用秩序的紊亂。一家大型企業(yè)的破產(chǎn)可能會導(dǎo)致其供應(yīng)商、合作伙伴的資金周轉(zhuǎn)困難，進(jìn)而影響到整個產(chǎn)業(yè)鏈的穩(wěn)定。信用風(fēng)險具有可控性，雖然信用風(fēng)險無法完全消除，但可以通過有效的風(fēng)險管理措施，如信用評估、風(fēng)險分散、擔(dān)保抵押等手段，對其進(jìn)行監(jiān)測、評估和控制，將風(fēng)險損失降低到最低限度。信用風(fēng)險還呈現(xiàn)出周期性的特征，在經(jīng)濟(jì)繁榮時期，企業(yè)經(jīng)營狀況良好，信用風(fēng)險相對較低；而在經(jīng)濟(jì)衰退時期，市場需求萎縮，企業(yè)盈利能力下降，違約風(fēng)險往往會顯著增加。度量信用風(fēng)險的方法豐富多樣，可大致劃分為傳統(tǒng)度量方法與現(xiàn)代度量方法。傳統(tǒng)的信用風(fēng)險度量方法主要包括專家制度法、信用評分模型等。專家制度法是一種較為古老且主觀的信用風(fēng)險評估方法，它依賴于專家的經(jīng)驗和專業(yè)知識，對借款人的信用狀況進(jìn)行綜合評價。專家會考慮借款人的品德、能力、資本、抵押品、經(jīng)營環(huán)境等多方面因素，從而做出信用決策。這種方法的優(yōu)點是能夠充分利用專家的經(jīng)驗和判斷力，對復(fù)雜情況進(jìn)行綜合分析；然而，其缺點也十分明顯，由于過度依賴專家的主觀判斷，缺乏統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)和客觀性，容易受到專家個人偏見、知識水平和經(jīng)驗局限性的影響，導(dǎo)致評估結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性較低。信用評分模型則是通過對借款人的一系列財務(wù)指標(biāo)和非財務(wù)指標(biāo)進(jìn)行分析，運(yùn)用統(tǒng)計方法構(gòu)建評分模型，根據(jù)得分來評估借款人的信用風(fēng)險。其中，最為著名的是Z評分模型，該模型由Altman于1968年提出，通過選取多個財務(wù)比率，如營運(yùn)資金/資產(chǎn)總額、留存收益/資產(chǎn)總額、息稅前利潤/資產(chǎn)總額等，構(gòu)建線性判別函數(shù)，計算出Z值，根據(jù)Z值的大小來判斷企業(yè)的信用風(fēng)險狀況。Z值越高，表明企業(yè)的信用狀況越好，違約風(fēng)險越低；反之，Z值越低，企業(yè)的信用風(fēng)險越高。信用評分模型相對專家制度法而言，具有更高的客觀性和標(biāo)準(zhǔn)化程度，能夠快速、準(zhǔn)確地對大量借款人進(jìn)行信用評估，但其對數(shù)據(jù)的質(zhì)量和完整性要求較高，且模型的構(gòu)建依賴于歷史數(shù)據(jù)，對新出現(xiàn)的風(fēng)險因素可能無法及時捕捉和反映。隨著金融市場的發(fā)展和信息技術(shù)的進(jìn)步，現(xiàn)代信用風(fēng)險度量模型應(yīng)運(yùn)而生，如KMV模型、CreditMetrics模型、CreditRisk+模型等。KMV模型基于期權(quán)定價理論，將企業(yè)的股權(quán)視為一種看漲期權(quán)，以企業(yè)資產(chǎn)的市場價值、資產(chǎn)價值的波動性、負(fù)債的賬面價值和到期時間等作為輸入變量，通過計算違約距離和預(yù)期違約概率來評估企業(yè)的信用風(fēng)險。該模型的優(yōu)點是能夠充分利用資本市場的信息，對上市公司的信用風(fēng)險具有較好的預(yù)測能力，并且考慮了企業(yè)資產(chǎn)價值的動態(tài)變化；但它也存在一定的局限性，例如對資產(chǎn)價值和波動性的估計依賴于市場數(shù)據(jù)，在市場波動較大或數(shù)據(jù)不充分時，估計結(jié)果的準(zhǔn)確性會受到影響，同時模型假設(shè)較為嚴(yán)格，對非上市公司的適用性較差。CreditMetrics模型是一種基于風(fēng)險價值（VaR）的信用風(fēng)險度量模型，它考慮了信用資產(chǎn)組合中不同資產(chǎn)之間的相關(guān)性，通過對信用等級轉(zhuǎn)移矩陣、違約回收率等因素的分析，計算出在一定置信水平下信用資產(chǎn)組合的最大潛在損失。該模型能夠全面地評估信用資產(chǎn)組合的風(fēng)險狀況，為金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險管理提供了更為準(zhǔn)確的依據(jù)；然而，其計算過程較為復(fù)雜，對數(shù)據(jù)的要求極高，需要大量的歷史信用數(shù)據(jù)和市場數(shù)據(jù)來估計模型參數(shù)，而且模型假設(shè)信用等級轉(zhuǎn)移是馬爾可夫過程，與實際情況可能存在一定偏差。CreditRisk+模型則是一種基于精算原理的信用風(fēng)險度量模型，它將信用風(fēng)險視為一種純粹的風(fēng)險，只考慮違約事件的發(fā)生概率和違約損失，通過構(gòu)建違約概率分布函數(shù)來計算信用資產(chǎn)組合的風(fēng)險價值。該模型的優(yōu)點是計算相對簡單，對數(shù)據(jù)的要求較低，能夠快速地對信用風(fēng)險進(jìn)行評估；但它忽略了信用等級的變化和資產(chǎn)之間的相關(guān)性，在評估復(fù)雜的信用資產(chǎn)組合時，可能會低估風(fēng)險。制造業(yè)上市公司信用風(fēng)險除了具備一般信用風(fēng)險的特點外，還呈現(xiàn)出自身獨特的特性。制造業(yè)上市公司的經(jīng)營活動與宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境密切相關(guān)，經(jīng)濟(jì)周期的波動對其影響顯著。在經(jīng)濟(jì)繁榮時期，市場需求旺盛，制造業(yè)企業(yè)的訂單增加，銷售收入和利潤上升，信用風(fēng)險相對較低；而在經(jīng)濟(jì)衰退時期，市場需求萎縮，企業(yè)面臨產(chǎn)能過剩、產(chǎn)品滯銷的困境，銷售收入下降，資金周轉(zhuǎn)困難，償債能力受到考驗，信用風(fēng)險隨之增加。當(dāng)經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)衰退時，制造業(yè)企業(yè)可能會面臨庫存積壓、應(yīng)收賬款回收困難等問題，導(dǎo)致企業(yè)的財務(wù)狀況惡化，信用風(fēng)險加大。制造業(yè)屬于資金密集型和技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)，企業(yè)需要大量的資金投入用于設(shè)備購置、技術(shù)研發(fā)、原材料采購等方面。這使得制造業(yè)上市公司的資產(chǎn)負(fù)債率普遍較高，財務(wù)杠桿較大，償債壓力較重。較高的資產(chǎn)負(fù)債率意味著企業(yè)在面臨經(jīng)營困難或市場波動時，更容易出現(xiàn)資金鏈斷裂的風(fēng)險，從而增加信用風(fēng)險。部分制造業(yè)企業(yè)為了追求規(guī)模擴(kuò)張或技術(shù)升級，過度依賴債務(wù)融資，導(dǎo)致債務(wù)負(fù)擔(dān)過重，一旦市場環(huán)境發(fā)生不利變化，企業(yè)的盈利能力下降，就可能無法按時償還債務(wù)，引發(fā)信用危機(jī)。制造業(yè)技術(shù)更新?lián)Q代迅速，市場競爭激烈。企業(yè)需要不斷投入研發(fā)資金，推出新產(chǎn)品，提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率，以保持市場競爭力。如果企業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新方面落后于競爭對手，產(chǎn)品無法滿足市場需求，就可能面臨市場份額下降、銷售收入減少的風(fēng)險，進(jìn)而影響企業(yè)的信用狀況。一些傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)由于未能及時跟上技術(shù)發(fā)展的步伐，產(chǎn)品逐漸被市場淘汰，企業(yè)經(jīng)營陷入困境，信用風(fēng)險不斷增加。影響制造業(yè)上市公司信用風(fēng)險的因素眾多，主要包括企業(yè)自身的財務(wù)狀況、經(jīng)營管理水平、行業(yè)競爭態(tài)勢以及宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境等。從財務(wù)狀況來看，償債能力是衡量企業(yè)信用風(fēng)險的重要指標(biāo)。資產(chǎn)負(fù)債率、流動比率、速動比率等指標(biāo)反映了企業(yè)的負(fù)債水平和短期償債能力。資產(chǎn)負(fù)債率過高，表明企業(yè)的債務(wù)負(fù)擔(dān)過重，償債能力較弱，信用風(fēng)險較高；而流動比率和速動比率過低，則說明企業(yè)的流動資產(chǎn)不足以償還短期債務(wù)，存在資金流動性風(fēng)險，也會增加信用風(fēng)險。盈利能力是影響企業(yè)信用風(fēng)險的關(guān)鍵因素之一。凈利潤率、凈資產(chǎn)收益率等指標(biāo)體現(xiàn)了企業(yè)的盈利水平。盈利能力強(qiáng)的企業(yè)，通常具有較強(qiáng)的償債能力和資金積累能力，能夠更好地應(yīng)對市場風(fēng)險，信用風(fēng)險相對較低；相反，盈利能力差的企業(yè)，可能無法按時償還債務(wù)，信用風(fēng)險較高。營運(yùn)能力反映了企業(yè)資產(chǎn)的運(yùn)營效率，應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、存貨周轉(zhuǎn)率等指標(biāo)越高，說明企業(yè)的資產(chǎn)運(yùn)營效率越高，資金回籠速度越快，信用風(fēng)險越低；反之，營運(yùn)能力低下，可能導(dǎo)致企業(yè)資金周轉(zhuǎn)困難，增加信用風(fēng)險。企業(yè)的經(jīng)營管理水平對信用風(fēng)險也有著重要影響。管理層的決策能力、戰(zhàn)略眼光和風(fēng)險管理意識直接關(guān)系到企業(yè)的發(fā)展方向和風(fēng)險控制能力。一個具有卓越?jīng)Q策能力和戰(zhàn)略眼光的管理層，能夠準(zhǔn)確把握市場機(jī)遇，制定合理的發(fā)展戰(zhàn)略，有效應(yīng)對市場變化，降低企業(yè)的信用風(fēng)險。相反，管理層決策失誤、戰(zhàn)略規(guī)劃不合理或風(fēng)險管理意識淡薄，可能導(dǎo)致企業(yè)經(jīng)營不善，信用風(fēng)險增加。完善的內(nèi)部控制制度能夠規(guī)范企業(yè)的經(jīng)營行為，提高運(yùn)營效率，防范內(nèi)部風(fēng)險。內(nèi)部控制制度健全的企業(yè)，能夠更好地監(jiān)督和管理企業(yè)的各項業(yè)務(wù)活動，及時發(fā)現(xiàn)和解決潛在的風(fēng)險問題，降低信用風(fēng)險；而內(nèi)部控制制度不完善的企業(yè)，容易出現(xiàn)管理混亂、財務(wù)造假等問題，增加信用風(fēng)險。行業(yè)競爭態(tài)勢也是影響制造業(yè)上市公司信用風(fēng)險的重要因素。在競爭激烈的行業(yè)中，企業(yè)為了爭奪市場份額，可能會采取降價銷售、放寬信用政策等手段，這會導(dǎo)致企業(yè)的銷售收入和利潤下降，應(yīng)收賬款增加，信用風(fēng)險上升。行業(yè)的市場集中度、產(chǎn)品差異化程度等因素也會影響企業(yè)的競爭地位和信用風(fēng)險。市場集中度較高的行業(yè)，少數(shù)大型企業(yè)占據(jù)主導(dǎo)地位，它們具有較強(qiáng)的市場定價能力和資源整合能力，信用風(fēng)險相對較低；而市場集中度較低的行業(yè)，企業(yè)競爭激烈，市場份額分散，信用風(fēng)險較高。產(chǎn)品差異化程度高的企業(yè)，能夠憑借獨特的產(chǎn)品優(yōu)勢獲得更高的市場份額和利潤，信用風(fēng)險相對較低；反之，產(chǎn)品同質(zhì)化嚴(yán)重的企業(yè)，在市場競爭中往往處于劣勢，信用風(fēng)險較高。宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境對制造業(yè)上市公司信用風(fēng)險的影響不容忽視。經(jīng)濟(jì)增長速度、利率水平、匯率波動等宏觀經(jīng)濟(jì)因素都會對企業(yè)的經(jīng)營狀況和信用風(fēng)險產(chǎn)生影響。經(jīng)濟(jì)增長速度放緩，市場需求下降，制造業(yè)企業(yè)的訂單減少，銷售收入和利潤下滑，信用風(fēng)險增加；利率上升，企業(yè)的融資成本提高，償債壓力增大，信用風(fēng)險也會相應(yīng)增加；匯率波動會影響企業(yè)的進(jìn)出口業(yè)務(wù)和海外市場份額，對于依賴出口的制造業(yè)企業(yè)來說，匯率的不利變動可能導(dǎo)致企業(yè)的銷售收入減少，利潤下降，信用風(fēng)險上升。政府的產(chǎn)業(yè)政策、稅收政策等也會對制造業(yè)上市公司的發(fā)展產(chǎn)生影響，進(jìn)而影響其信用風(fēng)險。政府對某些產(chǎn)業(yè)的扶持政策，可能會促進(jìn)相關(guān)企業(yè)的發(fā)展，降低其信用風(fēng)險；而對某些產(chǎn)業(yè)的限制政策，則可能會給企業(yè)帶來不利影響，增加信用風(fēng)險。2.2不平衡樣本問題研究現(xiàn)狀在信用風(fēng)險評估領(lǐng)域，樣本不平衡問題一直是研究的重點和難點。樣本不平衡指的是數(shù)據(jù)集中不同類別的樣本數(shù)量存在顯著差異，在信用風(fēng)險評估中，通常表現(xiàn)為違約樣本數(shù)量遠(yuǎn)少于非違約樣本。這種不平衡的數(shù)據(jù)分布會對評估模型的性能產(chǎn)生諸多負(fù)面影響。樣本不平衡會導(dǎo)致模型的預(yù)測偏差。傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法在訓(xùn)練過程中，往往會以整體準(zhǔn)確率為優(yōu)化目標(biāo)，由于多數(shù)類樣本數(shù)量占優(yōu)，模型會傾向于學(xué)習(xí)多數(shù)類樣本的特征，從而對少數(shù)類樣本（違約樣本）的識別能力不足。在一個非違約樣本與違約樣本比例為9:1的數(shù)據(jù)集中，即使模型將所有樣本都預(yù)測為非違約樣本，也能獲得90%的準(zhǔn)確率，但這顯然無法滿足信用風(fēng)險評估的實際需求，因為我們更關(guān)注的是對違約樣本的準(zhǔn)確識別。樣本不平衡會降低模型的泛化能力。模型在訓(xùn)練過程中過度擬合多數(shù)類樣本，對于少數(shù)類樣本的特征學(xué)習(xí)不夠充分，當(dāng)面對新的數(shù)據(jù)時，尤其是包含少數(shù)類樣本的數(shù)據(jù)，模型的預(yù)測能力會大幅下降，無法準(zhǔn)確評估信用風(fēng)險。不平衡樣本還會影響模型的穩(wěn)定性，使得模型的性能波動較大，難以在實際應(yīng)用中可靠地發(fā)揮作用。為了解決不平衡樣本問題，學(xué)者們提出了多種方法，主要包括欠采樣、過采樣、集成學(xué)習(xí)等。欠采樣是通過減少多數(shù)類樣本的數(shù)量，使數(shù)據(jù)集達(dá)到相對平衡的狀態(tài)。隨機(jī)欠采樣是最簡單的欠采樣方法，它隨機(jī)地從多數(shù)類樣本中選擇一部分樣本，與少數(shù)類樣本組成新的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練。這種方法的優(yōu)點是簡單易行，能夠有效減少訓(xùn)練時間和計算資源；然而，它也存在明顯的缺點，即可能會丟失多數(shù)類樣本中的重要信息，導(dǎo)致模型的泛化能力下降。例如，在一個包含大量正?？蛻艉蜕倭窟`約客戶的信用風(fēng)險數(shù)據(jù)集中，如果采用隨機(jī)欠采樣方法，可能會誤刪一些具有特殊特征的正?？蛻魳颖?，這些特征對于區(qū)分正常客戶和違約客戶可能是至關(guān)重要的，從而影響模型的準(zhǔn)確性。為了克服隨機(jī)欠采樣的缺點，一些改進(jìn)的欠采樣方法被提出，如TomekLinks算法。該算法通過刪除多數(shù)類樣本中與少數(shù)類樣本距離最近的樣本，來減少多數(shù)類樣本的數(shù)量，同時保留了多數(shù)類樣本的邊界信息，從而提高了模型的性能。過采樣則是增加少數(shù)類樣本的數(shù)量，以達(dá)到樣本平衡的目的。隨機(jī)過采樣是最基本的過采樣方法，它通過復(fù)制少數(shù)類樣本，使其數(shù)量與多數(shù)類樣本相近。這種方法雖然能夠增加少數(shù)類樣本的數(shù)量，但容易導(dǎo)致模型過擬合，因為復(fù)制的樣本并沒有帶來新的信息。為了解決這一問題，合成少數(shù)過采樣技術(shù)（SMOTE）被廣泛應(yīng)用。SMOTE算法通過在少數(shù)類樣本的特征空間中，基于K近鄰算法合成新的樣本，從而增加少數(shù)類樣本的多樣性，提高模型的泛化能力。具體來說，SMOTE算法首先計算每個少數(shù)類樣本的K近鄰，然后在該樣本與其K近鄰之間的連線上隨機(jī)生成新的樣本。通過這種方式，SMOTE算法不僅增加了少數(shù)類樣本的數(shù)量，還避免了簡單復(fù)制帶來的過擬合問題。一些基于深度學(xué)習(xí)的過采樣方法也被提出，如生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在過采樣中的應(yīng)用。GAN由生成器和判別器組成，生成器負(fù)責(zé)生成新的少數(shù)類樣本，判別器則用于判斷生成的樣本是否真實。通過生成器和判別器的對抗訓(xùn)練，能夠生成更加真實、多樣化的少數(shù)類樣本，進(jìn)一步提高模型的性能。集成學(xué)習(xí)是一種將多個弱學(xué)習(xí)器組合成一個強(qiáng)學(xué)習(xí)器的方法，它在處理不平衡樣本問題時也具有較好的效果。Bagging和Boosting是兩種常見的集成學(xué)習(xí)算法。Bagging算法通過對原始數(shù)據(jù)集進(jìn)行有放回的抽樣，生成多個子數(shù)據(jù)集，然后在每個子數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練一個模型，最后將這些模型的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行平均或投票，得到最終的預(yù)測結(jié)果。在處理不平衡樣本時，Bagging算法可以在每個子數(shù)據(jù)集中對少數(shù)類樣本進(jìn)行過采樣或?qū)Χ鄶?shù)類樣本進(jìn)行欠采樣，從而提高模型對少數(shù)類樣本的識別能力。Boosting算法則是基于前一個模型的錯誤來調(diào)整樣本的權(quán)重，使得后續(xù)模型更加關(guān)注那些被錯誤分類的樣本。在不平衡樣本問題中，Boosting算法可以對少數(shù)類樣本賦予更高的權(quán)重，讓模型在訓(xùn)練過程中更加重視少數(shù)類樣本，從而提高模型對少數(shù)類樣本的分類準(zhǔn)確率。著名的AdaBoost算法就是一種典型的Boosting算法，它通過不斷調(diào)整樣本權(quán)重，迭代訓(xùn)練多個弱分類器，最終將這些弱分類器組合成一個強(qiáng)分類器，在處理不平衡樣本問題時表現(xiàn)出了良好的性能。除了上述方法，還有一些其他的處理不平衡樣本的策略?；诖鷥r敏感學(xué)習(xí)的方法，通過為不同類別的樣本賦予不同的代價，來調(diào)整模型的損失函數(shù)，使得模型更加關(guān)注少數(shù)類樣本。在信用風(fēng)險評估中，可以為違約樣本設(shè)置較高的誤分類代價，為非違約樣本設(shè)置較低的誤分類代價，這樣模型在訓(xùn)練過程中就會更加努力地減少違約樣本的誤分類，從而提高對違約樣本的識別能力。一些學(xué)者還提出了特征選擇和特征工程的方法，通過選擇與少數(shù)類樣本相關(guān)性較高的特征，或者對原始特征進(jìn)行變換和組合，來提高模型對少數(shù)類樣本的區(qū)分能力。在信用風(fēng)險評估數(shù)據(jù)集中，通過分析各個特征與違約樣本的相關(guān)性，選擇那些對違約樣本具有較強(qiáng)區(qū)分能力的財務(wù)指標(biāo)、市場指標(biāo)等作為模型的輸入特征，能夠有效提高模型在不平衡樣本情況下的性能。2.3制造業(yè)上市公司信用風(fēng)險評估研究在制造業(yè)上市公司信用風(fēng)險評估領(lǐng)域，眾多學(xué)者和研究人員運(yùn)用了多種方法和模型，取得了豐富的研究成果。這些方法和模型在評估信用風(fēng)險時各有優(yōu)劣，尤其是在處理不平衡樣本問題上，表現(xiàn)出不同的特性。傳統(tǒng)的信用風(fēng)險評估方法在制造業(yè)上市公司信用風(fēng)險評估中具有一定的應(yīng)用。專家判斷法是一種較為古老且直觀的方法，它依賴于專家的專業(yè)知識、經(jīng)驗以及主觀判斷，對制造業(yè)上市公司的信用風(fēng)險進(jìn)行評估。專家會綜合考慮企業(yè)的財務(wù)狀況、經(jīng)營管理水平、行業(yè)前景、市場競爭力等多方面因素，從而給出信用風(fēng)險評價。在評估某制造業(yè)上市公司時，專家會分析其財務(wù)報表中的資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)、盈利能力指標(biāo)，了解企業(yè)的管理層素質(zhì)、戰(zhàn)略規(guī)劃以及市場份額等情況，最終做出信用風(fēng)險判斷。這種方法的優(yōu)點在于能夠充分利用專家對行業(yè)和企業(yè)的深入了解，考慮到一些難以量化的因素，具有較強(qiáng)的綜合性和靈活性；然而，其缺點也十分明顯，專家判斷法受主觀因素影響較大，不同專家的判斷標(biāo)準(zhǔn)和觀點可能存在差異，導(dǎo)致評估結(jié)果缺乏一致性和客觀性，而且評估過程效率較低，難以大規(guī)模應(yīng)用。信用評分模型是另一種傳統(tǒng)的評估方法，其中線性判別分析（LDA）模型具有一定的代表性。LDA模型通過對制造業(yè)上市公司的多個財務(wù)指標(biāo)和非財務(wù)指標(biāo)進(jìn)行分析，構(gòu)建線性判別函數(shù)，將企業(yè)劃分為不同的信用風(fēng)險類別。Altman的Z評分模型就是基于LDA原理構(gòu)建的，該模型選取了營運(yùn)資金與資產(chǎn)總額的比率、留存收益與資產(chǎn)總額的比率、息稅前利潤與資產(chǎn)總額的比率、股權(quán)市值與負(fù)債賬面價值的比率、銷售收入與資產(chǎn)總額的比率等五個財務(wù)指標(biāo)，通過線性組合計算出Z值，根據(jù)Z值來判斷企業(yè)的信用風(fēng)險狀況。Z值越高，表明企業(yè)的信用狀況越好，違約風(fēng)險越低；反之，Z值越低，企業(yè)的信用風(fēng)險越高。LDA模型的優(yōu)點是計算相對簡單，結(jié)果直觀，能夠快速對企業(yè)的信用風(fēng)險進(jìn)行評估；但它也存在一些局限性，該模型假設(shè)數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布，且各類別數(shù)據(jù)的協(xié)方差矩陣相等，然而在實際應(yīng)用中，制造業(yè)上市公司的數(shù)據(jù)往往難以滿足這些假設(shè)條件，這會影響模型的準(zhǔn)確性。此外，LDA模型對指標(biāo)的選擇較為敏感，如果指標(biāo)選取不當(dāng)，可能會導(dǎo)致評估結(jié)果偏差較大。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，其在制造業(yè)上市公司信用風(fēng)險評估中得到了廣泛應(yīng)用。邏輯回歸（LogisticRegression）模型是一種常用的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，它通過構(gòu)建邏輯回歸方程，將企業(yè)的各種特征變量與信用風(fēng)險概率聯(lián)系起來。在制造業(yè)上市公司信用風(fēng)險評估中，邏輯回歸模型可以將企業(yè)的財務(wù)比率、市場指標(biāo)、行業(yè)特征等作為自變量，將企業(yè)是否違約作為因變量，通過最大似然估計等方法估計模型參數(shù)，從而預(yù)測企業(yè)的違約概率。邏輯回歸模型的優(yōu)點是模型簡單，易于理解和解釋，計算效率高，并且在數(shù)據(jù)量較小的情況下也能表現(xiàn)出較好的性能；但它也存在一些問題，在處理不平衡樣本時，邏輯回歸模型容易受到多數(shù)類樣本的影響，對少數(shù)類樣本（違約樣本）的預(yù)測能力不足，導(dǎo)致模型的整體性能下降。支持向量機(jī)（SVM）模型基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論，通過尋找一個最優(yōu)的分類超平面，將不同類別的樣本分開。在制造業(yè)上市公司信用風(fēng)險評估中，SVM模型可以將企業(yè)的特征向量映射到高維空間，在高維空間中尋找最優(yōu)分類超平面，從而實現(xiàn)對信用風(fēng)險的分類預(yù)測。SVM模型具有較強(qiáng)的泛化能力，能夠處理非線性分類問題，對小樣本、高維度數(shù)據(jù)具有較好的適應(yīng)性；然而，SVM模型的性能對核函數(shù)的選擇和參數(shù)設(shè)置較為敏感，如果核函數(shù)選擇不當(dāng)或參數(shù)設(shè)置不合理，可能會導(dǎo)致模型的過擬合或欠擬合問題。在處理不平衡樣本時，SVM模型同樣面臨挑戰(zhàn)，由于多數(shù)類樣本在模型訓(xùn)練中占據(jù)主導(dǎo)地位，容易導(dǎo)致分類超平面偏向多數(shù)類樣本，從而降低對少數(shù)類樣本的分類準(zhǔn)確率。決策樹（DecisionTree）模型通過構(gòu)建樹形結(jié)構(gòu)，對制造業(yè)上市公司的特征進(jìn)行逐步劃分，從而實現(xiàn)信用風(fēng)險的分類預(yù)測。決策樹模型能夠直觀地展示決策過程，易于理解和解釋，并且可以處理多種類型的數(shù)據(jù)，包括數(shù)值型和類別型數(shù)據(jù)；它對數(shù)據(jù)的分布沒有嚴(yán)格要求，能夠處理非線性關(guān)系。決策樹模型也存在一些缺點，容易出現(xiàn)過擬合問題，尤其是在數(shù)據(jù)特征較多、樣本數(shù)量較少的情況下，決策樹可能會過度擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)，導(dǎo)致模型的泛化能力下降。在處理不平衡樣本時，決策樹模型可能會偏向多數(shù)類樣本，對少數(shù)類樣本的識別能力不足。為了改進(jìn)決策樹模型在處理不平衡樣本時的性能，一些改進(jìn)的決策樹算法，如C4.5、CART等被提出，它們通過引入剪枝策略、調(diào)整節(jié)點分裂準(zhǔn)則等方法，在一定程度上緩解了樣本不平衡問題，但仍然難以完全解決。隨機(jī)森林（RandomForest）模型作為一種集成學(xué)習(xí)方法，通過構(gòu)建多個決策樹，并將它們的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行綜合，從而提高信用風(fēng)險評估的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。在隨機(jī)森林模型中，每個決策樹都是基于隨機(jī)抽樣的樣本和隨機(jī)選擇的特征進(jìn)行訓(xùn)練的，然后通過投票或平均等方式將多個決策樹的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行集成。隨機(jī)森林模型具有較好的泛化能力，能夠有效降低過擬合風(fēng)險，對噪聲數(shù)據(jù)和缺失數(shù)據(jù)具有較強(qiáng)的魯棒性；它在處理不平衡樣本時表現(xiàn)相對較好，通過對多個決策樹的結(jié)果進(jìn)行集成，可以在一定程度上彌補(bǔ)單個決策樹對少數(shù)類樣本識別能力不足的問題。隨機(jī)森林模型也存在一些問題，模型的解釋性相對較差，難以直觀地理解模型的決策過程和依據(jù)，而且模型的訓(xùn)練時間較長，計算復(fù)雜度較高，在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時可能會面臨計算資源的限制。近年來，深度學(xué)習(xí)模型在制造業(yè)上市公司信用風(fēng)險評估中也逐漸得到應(yīng)用。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NeuralNetwork）模型具有強(qiáng)大的非線性擬合能力，能夠自動學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的復(fù)雜特征和模式。在信用風(fēng)險評估中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以將企業(yè)的多源數(shù)據(jù)，如財務(wù)數(shù)據(jù)、市場數(shù)據(jù)、行業(yè)數(shù)據(jù)等作為輸入，通過多層神經(jīng)元的非線性變換，輸出企業(yè)的信用風(fēng)險預(yù)測結(jié)果。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠處理高維度、非線性的數(shù)據(jù)，對復(fù)雜的信用風(fēng)險模式具有較好的學(xué)習(xí)能力；然而，它也存在一些缺點，模型的訓(xùn)練過程需要大量的數(shù)據(jù)和計算資源，且容易出現(xiàn)過擬合問題，訓(xùn)練時間較長。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的可解釋性較差，被稱為“黑箱模型”，難以直觀地了解模型的決策依據(jù)和影響因素，這在一定程度上限制了其在信用風(fēng)險評估中的應(yīng)用。長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）模型作為一種特殊的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，能夠有效處理時間序列數(shù)據(jù)，捕捉數(shù)據(jù)中的長期依賴關(guān)系。在制造業(yè)上市公司信用風(fēng)險評估中，LSTM模型可以利用企業(yè)的歷史財務(wù)數(shù)據(jù)、市場數(shù)據(jù)等時間序列信息，預(yù)測企業(yè)未來的信用風(fēng)險狀況。LSTM模型在處理時間序列數(shù)據(jù)方面具有獨特的優(yōu)勢，能夠較好地捕捉數(shù)據(jù)的動態(tài)變化和趨勢；但它也面臨一些挑戰(zhàn)，模型的結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜，參數(shù)較多，訓(xùn)練難度較大，容易出現(xiàn)梯度消失或梯度爆炸等問題。在處理不平衡樣本時，LSTM模型同樣需要采取一些特殊的方法，如樣本加權(quán)、過采樣或欠采樣等，以提高對少數(shù)類樣本的預(yù)測能力。三、制造業(yè)上市公司信用風(fēng)險現(xiàn)狀分析3.1數(shù)據(jù)選取與樣本描述本研究的數(shù)據(jù)主要來源于Wind數(shù)據(jù)庫、國泰安數(shù)據(jù)庫以及各制造業(yè)上市公司的年報。這些數(shù)據(jù)庫涵蓋了豐富的企業(yè)信息，包括財務(wù)報表數(shù)據(jù)、公司治理數(shù)據(jù)、市場交易數(shù)據(jù)等，為研究提供了全面、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持。數(shù)據(jù)選取的時間跨度為2015年至2023年，這一時間段涵蓋了經(jīng)濟(jì)周期的不同階段，能夠較好地反映制造業(yè)上市公司在不同經(jīng)濟(jì)環(huán)境下的信用風(fēng)險狀況。在樣本篩選過程中，首先選取了在滬深兩市A股上市的制造業(yè)公司作為初始樣本。為了確保樣本數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性，對初始樣本進(jìn)行了嚴(yán)格的篩選。剔除了ST、*ST類公司，因為這類公司通常已經(jīng)處于財務(wù)困境或存在嚴(yán)重的經(jīng)營問題，其信用風(fēng)險狀況具有特殊性，可能會對研究結(jié)果產(chǎn)生干擾。排除了數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重的公司，數(shù)據(jù)的完整性對于準(zhǔn)確分析信用風(fēng)險至關(guān)重要，缺失大量數(shù)據(jù)的公司無法提供全面的信息，會影響模型的準(zhǔn)確性和可靠性。經(jīng)過篩選，最終得到了[X]家制造業(yè)上市公司的樣本數(shù)據(jù)。對樣本的基本特征進(jìn)行描述性統(tǒng)計，有助于了解樣本的整體情況。從公司規(guī)模來看，樣本公司的總資產(chǎn)均值為[X]億元，中位數(shù)為[X]億元，表明樣本中公司規(guī)模存在一定差異。資產(chǎn)負(fù)債率是衡量企業(yè)負(fù)債水平的重要指標(biāo)，樣本公司的資產(chǎn)負(fù)債率均值為[X]%，中位數(shù)為[X]%，說明大部分制造業(yè)上市公司的負(fù)債水平處于中等范圍，但也有部分公司的資產(chǎn)負(fù)債率較高，償債壓力較大。在盈利能力方面，樣本公司的凈利潤率均值為[X]%，中位數(shù)為[X]%，反映出制造業(yè)上市公司的盈利能力參差不齊。一些公司具有較強(qiáng)的盈利能力，能夠在市場競爭中獲取較高的利潤；而另一些公司的盈利能力較弱，可能面臨著市場份額下降、成本上升等問題，導(dǎo)致利潤微薄甚至虧損。從成長性指標(biāo)來看，營業(yè)收入增長率均值為[X]%，中位數(shù)為[X]%，顯示出部分制造業(yè)上市公司具有較好的成長潛力，能夠通過不斷拓展市場、推出新產(chǎn)品等方式實現(xiàn)營業(yè)收入的快速增長；但也有部分公司的成長速度較慢，可能受到行業(yè)競爭、技術(shù)創(chuàng)新不足等因素的制約。為了分析樣本中信用風(fēng)險的分布情況，將樣本公司分為違約樣本和非違約樣本。以公司是否發(fā)生債務(wù)違約、逾期還款或被評級機(jī)構(gòu)下調(diào)信用評級等情況作為判斷違約的標(biāo)準(zhǔn)。在樣本期間內(nèi)，共識別出違約樣本[X]家，非違約樣本[X]家，違約樣本占比為[X]%?？梢钥闯觯`約樣本在總樣本中所占比例相對較小，呈現(xiàn)出明顯的樣本不平衡特征。對違約樣本和非違約樣本的關(guān)鍵財務(wù)指標(biāo)進(jìn)行對比分析，發(fā)現(xiàn)違約樣本的資產(chǎn)負(fù)債率顯著高于非違約樣本，均值分別為[X]%和[X]%。這表明違約樣本的負(fù)債水平較高，償債能力相對較弱，更容易出現(xiàn)信用風(fēng)險。違約樣本的凈利潤率和營業(yè)收入增長率也明顯低于非違約樣本，說明違約樣本的盈利能力和成長性較差，企業(yè)經(jīng)營狀況不佳，這也是導(dǎo)致信用風(fēng)險增加的重要因素。3.2信用風(fēng)險評估指標(biāo)體系構(gòu)建為了全面、準(zhǔn)確地評估制造業(yè)上市公司的信用風(fēng)險，本研究從財務(wù)指標(biāo)和非財務(wù)指標(biāo)兩個維度構(gòu)建信用風(fēng)險評估指標(biāo)體系。財務(wù)指標(biāo)能夠直觀地反映企業(yè)的財務(wù)狀況和經(jīng)營成果，是信用風(fēng)險評估的重要依據(jù)；非財務(wù)指標(biāo)則可以從企業(yè)的經(jīng)營管理、市場競爭力、行業(yè)環(huán)境等方面提供補(bǔ)充信息，有助于更全面地了解企業(yè)的信用風(fēng)險狀況。3.2.1財務(wù)指標(biāo)選取在財務(wù)指標(biāo)的選取上，主要涵蓋償債能力、盈利能力、營運(yùn)能力和成長能力四個方面。償債能力是衡量企業(yè)償還債務(wù)能力的重要指標(biāo)，直接關(guān)系到企業(yè)的信用風(fēng)險。資產(chǎn)負(fù)債率是負(fù)債總額與資產(chǎn)總額的比率，反映了企業(yè)總資產(chǎn)中通過負(fù)債籌集的比例。該指標(biāo)越高，表明企業(yè)的債務(wù)負(fù)擔(dān)越重，償債能力相對較弱，信用風(fēng)險也就越高。流動比率是流動資產(chǎn)與流動負(fù)債的比值，用于衡量企業(yè)流動資產(chǎn)在短期債務(wù)到期前可以變?yōu)楝F(xiàn)金用于償還流動負(fù)債的能力。一般來說，流動比率越高，企業(yè)的短期償債能力越強(qiáng)，信用風(fēng)險越低。速動比率是速動資產(chǎn)與流動負(fù)債的比率，其中速動資產(chǎn)是指流動資產(chǎn)減去存貨后的余額。速動比率比流動比率更能準(zhǔn)確地反映企業(yè)的短期償債能力，因為存貨的變現(xiàn)能力相對較弱。當(dāng)速動比率較低時，企業(yè)可能面臨短期資金周轉(zhuǎn)困難，信用風(fēng)險增加。盈利能力體現(xiàn)了企業(yè)獲取利潤的能力，是企業(yè)信用風(fēng)險的關(guān)鍵影響因素。凈利潤率是凈利潤與營業(yè)收入的百分比，反映了企業(yè)每單位營業(yè)收入所實現(xiàn)的凈利潤水平。凈利潤率越高，說明企業(yè)的盈利能力越強(qiáng)，在市場競爭中更具優(yōu)勢，信用風(fēng)險相對較低。凈資產(chǎn)收益率是凈利潤與平均凈資產(chǎn)的比率，衡量了企業(yè)運(yùn)用自有資本獲取收益的能力。該指標(biāo)越高，表明企業(yè)的自有資本利用效率越高，盈利能力越強(qiáng)，信用風(fēng)險也越低?？傎Y產(chǎn)收益率是凈利潤與平均資產(chǎn)總額的比值，反映了企業(yè)資產(chǎn)的綜合利用效果和盈利能力?？傎Y產(chǎn)收益率越高，說明企業(yè)在資產(chǎn)運(yùn)營方面表現(xiàn)出色，盈利能力較強(qiáng)，信用風(fēng)險較低。營運(yùn)能力反映了企業(yè)資產(chǎn)的運(yùn)營效率，對信用風(fēng)險有著重要影響。應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率是營業(yè)收入與平均應(yīng)收賬款余額的比率，用于衡量企業(yè)應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)的速度。應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率越高，表明企業(yè)收賬速度快，平均收賬期短，資產(chǎn)流動性強(qiáng)，壞賬損失少，信用風(fēng)險較低。存貨周轉(zhuǎn)率是營業(yè)成本與平均存貨余額的比值，體現(xiàn)了企業(yè)存貨周轉(zhuǎn)的快慢程度。存貨周轉(zhuǎn)率越高，說明企業(yè)存貨管理水平高，存貨變現(xiàn)速度快，資金占用成本低，信用風(fēng)險也較低?？傎Y產(chǎn)周轉(zhuǎn)率是營業(yè)收入與平均資產(chǎn)總額的比率，反映了企業(yè)全部資產(chǎn)的經(jīng)營質(zhì)量和利用效率?？傎Y產(chǎn)周轉(zhuǎn)率越高，表明企業(yè)資產(chǎn)運(yùn)營效率高，能夠充分利用資產(chǎn)創(chuàng)造收入，信用風(fēng)險相對較低。成長能力是企業(yè)未來發(fā)展?jié)摿Φ闹匾w現(xiàn)，對信用風(fēng)險評估也具有重要意義。營業(yè)收入增長率是本期營業(yè)收入增加額與上期營業(yè)收入總額的比率，反映了企業(yè)營業(yè)收入的增長速度。營業(yè)收入增長率越高，說明企業(yè)的市場拓展能力強(qiáng)，業(yè)務(wù)增長迅速，具有較好的發(fā)展前景，信用風(fēng)險相對較低。凈利潤增長率是本期凈利潤增加額與上期凈利潤總額的比率，體現(xiàn)了企業(yè)凈利潤的增長情況。凈利潤增長率越高，表明企業(yè)盈利能力不斷提升，發(fā)展態(tài)勢良好，信用風(fēng)險較低?？傎Y產(chǎn)增長率是本期總資產(chǎn)增加額與上期總資產(chǎn)總額的比率，反映了企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模的增長速度?？傎Y產(chǎn)增長率較高，說明企業(yè)在不斷擴(kuò)張，具有較強(qiáng)的發(fā)展?jié)摿?，信用風(fēng)險相對較低。3.2.2非財務(wù)指標(biāo)選取非財務(wù)指標(biāo)的選取主要考慮企業(yè)的經(jīng)營管理水平、市場競爭力和行業(yè)環(huán)境等因素。企業(yè)的經(jīng)營管理水平直接影響其運(yùn)營效率和風(fēng)險控制能力。管理層素質(zhì)是一個重要的非財務(wù)指標(biāo)，包括管理層的教育背景、工作經(jīng)驗、管理能力等方面。具有豐富經(jīng)驗和卓越管理能力的管理層，能夠制定合理的戰(zhàn)略規(guī)劃，有效地組織和管理企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營活動，降低企業(yè)的經(jīng)營風(fēng)險，從而降低信用風(fēng)險。例如，一些具有行業(yè)領(lǐng)先經(jīng)驗的管理層，能夠準(zhǔn)確把握市場趨勢，及時調(diào)整企業(yè)的經(jīng)營策略，使企業(yè)在激烈的市場競爭中保持優(yōu)勢，降低信用風(fēng)險。內(nèi)部控制制度的完善程度也是衡量企業(yè)經(jīng)營管理水平的重要指標(biāo)。健全的內(nèi)部控制制度能夠規(guī)范企業(yè)的財務(wù)行為，加強(qiáng)對企業(yè)各項業(yè)務(wù)活動的監(jiān)督和管理，防范內(nèi)部風(fēng)險，提高企業(yè)的運(yùn)營效率和財務(wù)信息的真實性、準(zhǔn)確性。例如，完善的內(nèi)部控制制度可以有效防止企業(yè)財務(wù)造假，保障企業(yè)的財務(wù)安全，降低信用風(fēng)險。市場競爭力是企業(yè)在市場中立足和發(fā)展的關(guān)鍵。市場份額是指企業(yè)的產(chǎn)品或服務(wù)在特定市場中的銷售額占該市場總銷售額的比例，反映了企業(yè)在市場中的地位和競爭力。市場份額越高，說明企業(yè)的產(chǎn)品或服務(wù)更受市場認(rèn)可，具有較強(qiáng)的市場競爭力，信用風(fēng)險相對較低。品牌影響力是企業(yè)通過長期的品牌建設(shè)和市場推廣所形成的在消費(fèi)者心中的知名度和美譽(yù)度。具有較高品牌影響力的企業(yè)，能夠吸引更多的客戶，提高產(chǎn)品的附加值，增強(qiáng)市場競爭力，降低信用風(fēng)險。例如，一些知名品牌的制造業(yè)企業(yè)，憑借其強(qiáng)大的品牌影響力，在市場中擁有較高的定價權(quán)和客戶忠誠度，能夠有效抵御市場風(fēng)險，降低信用風(fēng)險。行業(yè)環(huán)境對企業(yè)的信用風(fēng)險有著重要影響。行業(yè)發(fā)展前景是一個重要的非財務(wù)指標(biāo)，包括行業(yè)的市場需求、技術(shù)發(fā)展趨勢、政策環(huán)境等方面。處于發(fā)展前景良好的行業(yè)中的企業(yè)，具有更多的發(fā)展機(jī)遇和空間，信用風(fēng)險相對較低。例如，隨著新能源汽車行業(yè)的快速發(fā)展，相關(guān)制造業(yè)企業(yè)面臨著廣闊的市場需求和政策支持，其信用風(fēng)險相對較低。行業(yè)競爭程度也會影響企業(yè)的信用風(fēng)險。在競爭激烈的行業(yè)中，企業(yè)面臨著更大的市場壓力，可能會采取降價銷售、放寬信用政策等手段來爭奪市場份額，從而增加信用風(fēng)險。相反，在競爭相對較弱的行業(yè)中，企業(yè)的市場壓力較小，信用風(fēng)險也相對較低。3.3不平衡樣本問題識別為了直觀地識別樣本中存在的不平衡問題，運(yùn)用數(shù)據(jù)可視化方法對違約樣本和非違約樣本的數(shù)量分布進(jìn)行分析。通過繪制柱狀圖（如圖1所示），可以清晰地看到違約樣本和非違約樣本在數(shù)量上的巨大差異。非違約樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過違約樣本，這種不平衡的數(shù)據(jù)分布可能會對信用風(fēng)險評估模型的性能產(chǎn)生顯著影響。[此處插入違約樣本和非違約樣本數(shù)量分布的柱狀圖]圖1：違約樣本和非違約樣本數(shù)量分布進(jìn)一步計算樣本類別比例（ImbalanceRatio，IR），以量化不平衡的程度。樣本類別比例是指多數(shù)類樣本數(shù)量與少數(shù)類樣本數(shù)量的比值。在本研究中，非違約樣本為多數(shù)類，違約樣本為少數(shù)類，樣本類別比例IR=非違約樣本數(shù)量/違約樣本數(shù)量=[X]，這表明非違約樣本數(shù)量是違約樣本數(shù)量的[X]倍，樣本不平衡程度較為嚴(yán)重。樣本不平衡的原因是多方面的。從宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境來看，經(jīng)濟(jì)的總體穩(wěn)定性和發(fā)展趨勢對制造業(yè)上市公司的信用狀況有著重要影響。在經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)增長時期，市場需求相對穩(wěn)定，企業(yè)經(jīng)營狀況較好，違約風(fēng)險較低，導(dǎo)致非違約樣本數(shù)量較多；而違約樣本通常是在經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)波動、行業(yè)競爭加劇或企業(yè)自身經(jīng)營管理不善等情況下產(chǎn)生的，這些情況相對較少發(fā)生，因此違約樣本數(shù)量相對較少。從行業(yè)特點分析，制造業(yè)作為一個龐大的產(chǎn)業(yè)體系，涵蓋了眾多細(xì)分行業(yè)，不同細(xì)分行業(yè)的市場競爭程度、發(fā)展階段和風(fēng)險特征存在差異。一些成熟的細(xì)分行業(yè)，市場競爭相對穩(wěn)定，企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險較低，信用狀況較好，非違約樣本占比較高；而一些新興的細(xì)分行業(yè)，由于技術(shù)更新?lián)Q代快、市場不確定性大，企業(yè)面臨的風(fēng)險較高，違約的可能性相對較大，但在整體樣本中，新興行業(yè)的企業(yè)數(shù)量相對較少，導(dǎo)致違約樣本數(shù)量有限，進(jìn)一步加劇了樣本不平衡。企業(yè)自身的經(jīng)營管理水平也是導(dǎo)致樣本不平衡的重要因素。經(jīng)營管理水平高的企業(yè)，能夠更好地應(yīng)對市場變化，合理控制成本，提高盈利能力和償債能力，信用風(fēng)險較低，更有可能成為非違約樣本；而經(jīng)營管理不善的企業(yè)，可能存在資金鏈斷裂、財務(wù)造假、市場份額下降等問題，容易出現(xiàn)違約情況，但這類企業(yè)在制造業(yè)上市公司中所占比例相對較小，從而造成樣本不平衡。四、處理不平衡樣本的方法與實證分析4.1欠采樣方法欠采樣是處理不平衡樣本的常用策略之一，其核心思想是通過減少多數(shù)類樣本的數(shù)量，使數(shù)據(jù)集達(dá)到相對平衡的狀態(tài)，從而改善模型在不平衡樣本上的性能。在眾多欠采樣方法中，隨機(jī)欠采樣是最為基礎(chǔ)和簡單的方法。它直接從多數(shù)類樣本中隨機(jī)選取一部分樣本刪除，使多數(shù)類樣本數(shù)量與少數(shù)類樣本數(shù)量相近。假設(shè)我們有一個包含1000個非違約樣本（多數(shù)類）和100個違約樣本（少數(shù)類）的數(shù)據(jù)集，隨機(jī)欠采樣可能會隨機(jī)刪除900個非違約樣本，使得非違約樣本和違約樣本數(shù)量均為100個，從而實現(xiàn)樣本的平衡。這種方法的優(yōu)點是實現(xiàn)簡單、計算效率高，能夠快速降低數(shù)據(jù)集的規(guī)模，減少模型訓(xùn)練的時間和計算資源消耗。由于是隨機(jī)刪除樣本，可能會誤刪一些對分類至關(guān)重要的信息，導(dǎo)致模型的泛化能力下降，無法準(zhǔn)確地識別新數(shù)據(jù)中的違約樣本。TomekLinks算法是一種改進(jìn)的欠采樣方法，旨在克服隨機(jī)欠采樣的缺陷。該算法基于這樣一個原理：如果兩個不同類別的樣本A和B，它們互為最近鄰，那么這對樣本就構(gòu)成一個TomekLink。在處理不平衡樣本時，TomekLinks算法會刪除所有TomekLink中屬于多數(shù)類的樣本。通過這種方式，TomekLinks算法不僅減少了多數(shù)類樣本的數(shù)量，還能夠去除數(shù)據(jù)集中的噪聲樣本和邊界樣本，這些樣本往往容易導(dǎo)致模型的分類錯誤。在一個信用風(fēng)險評估數(shù)據(jù)集中，有些非違約樣本與違約樣本在特征空間中距離非常近，這些樣本可能是由于數(shù)據(jù)測量誤差或其他原因?qū)е碌脑肼晿颖?，TomekLinks算法能夠?qū)⑦@些樣本刪除，從而提高數(shù)據(jù)集的質(zhì)量，增強(qiáng)模型的分類能力。TomekLinks算法也存在一定的局限性，它對數(shù)據(jù)集的分布較為敏感，如果數(shù)據(jù)集的分布較為復(fù)雜，可能會刪除過多的多數(shù)類樣本，導(dǎo)致信息損失過多，影響模型的性能。為了深入了解欠采樣方法在制造業(yè)上市公司信用風(fēng)險評估中的應(yīng)用效果，我們以某制造業(yè)上市公司的實際數(shù)據(jù)為例進(jìn)行實證分析。該公司在過去幾年的經(jīng)營過程中，積累了豐富的財務(wù)數(shù)據(jù)和信用風(fēng)險相關(guān)數(shù)據(jù)，其中違約樣本和非違約樣本數(shù)量存在明顯的不平衡。我們首先對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、特征工程等，以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。然后，分別采用隨機(jī)欠采樣和TomekLinks算法對數(shù)據(jù)集進(jìn)行欠采樣處理。在隨機(jī)欠采樣過程中，設(shè)定隨機(jī)種子以保證實驗的可重復(fù)性，按照一定的比例隨機(jī)刪除多數(shù)類樣本，使樣本達(dá)到平衡。對于TomekLinks算法，通過計算樣本之間的距離，識別出TomekLink，并刪除其中屬于多數(shù)類的樣本。在完成欠采樣處理后，我們使用邏輯回歸、支持向量機(jī)和隨機(jī)森林等常用的信用風(fēng)險評估模型對處理后的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練和測試。為了評估模型的性能，我們采用準(zhǔn)確率、召回率、F1值和AUC值等多個指標(biāo)。準(zhǔn)確率是指模型預(yù)測正確的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，它反映了模型的整體分類能力；召回率是指實際為正樣本且被模型正確預(yù)測為正樣本的樣本數(shù)占實際正樣本數(shù)的比例，在信用風(fēng)險評估中，召回率對于識別違約樣本至關(guān)重要，較高的召回率意味著模型能夠盡可能多地識別出潛在的違約樣本；F1值是準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)，它綜合考慮了模型的準(zhǔn)確率和召回率，能夠更全面地評估模型的性能；AUC值（AreaUndertheCurve）是指受試者工作特征曲線（ROC曲線）下的面積，它反映了模型對正樣本和負(fù)樣本的區(qū)分能力，AUC值越大，說明模型的性能越好。實證結(jié)果表明，在處理不平衡樣本后，不同模型的性能表現(xiàn)有所不同。對于邏輯回歸模型，隨機(jī)欠采樣和TomekLinks算法都在一定程度上提高了模型對違約樣本的召回率，但準(zhǔn)確率有所下降。這是因為邏輯回歸模型本身對樣本分布較為敏感，欠采樣雖然增加了違約樣本在訓(xùn)練集中的比例，但也導(dǎo)致了數(shù)據(jù)信息的損失，使得模型在預(yù)測時容易出現(xiàn)偏差。在使用隨機(jī)欠采樣的邏輯回歸模型中，召回率從原來的[X1]%提高到了[X2]%，但準(zhǔn)確率從[Y1]%下降到了[Y2]%。支持向量機(jī)模型在經(jīng)過TomekLinks算法處理后，F(xiàn)1值和AUC值有較為明顯的提升，這表明TomekLinks算法能夠有效地改善支持向量機(jī)模型在不平衡樣本上的性能。這是因為TomekLinks算法去除了數(shù)據(jù)集中的噪聲和邊界樣本，使得支持向量機(jī)模型能夠更好地找到最優(yōu)分類超平面，提高了模型的分類準(zhǔn)確性和泛化能力。隨機(jī)森林模型由于其本身具有一定的抗干擾能力和對不平衡樣本的適應(yīng)性，在經(jīng)過欠采樣處理后，各項性能指標(biāo)都有較為穩(wěn)定的表現(xiàn)，說明隨機(jī)森林模型在處理不平衡樣本問題上具有一定的優(yōu)勢。通過對某制造業(yè)上市公司數(shù)據(jù)的實證分析可以看出，欠采樣方法能夠在一定程度上改善信用風(fēng)險評估模型在不平衡樣本上的性能，但不同的欠采樣方法和模型組合會產(chǎn)生不同的效果。在實際應(yīng)用中，需要根據(jù)數(shù)據(jù)的特點和模型的需求，選擇合適的欠采樣方法和模型，以提高信用風(fēng)險評估的準(zhǔn)確性和可靠性。4.2過采樣方法過采樣是解決不平衡樣本問題的另一種重要策略，其核心在于增加少數(shù)類樣本的數(shù)量，使數(shù)據(jù)集達(dá)到相對平衡，進(jìn)而提升模型對少數(shù)類樣本的學(xué)習(xí)能力和分類性能。在眾多過采樣方法中，隨機(jī)過采樣是最為基礎(chǔ)的一種。它通過簡單地隨機(jī)復(fù)制少數(shù)類樣本，來增加其在數(shù)據(jù)集中的數(shù)量，使得少數(shù)類樣本數(shù)量與多數(shù)類樣本數(shù)量接近。假設(shè)在一個信用風(fēng)險評估數(shù)據(jù)集中，有100個違約樣本（少數(shù)類）和1000個非違約樣本（多數(shù)類），隨機(jī)過采樣可能會隨機(jī)復(fù)制900個違約樣本，從而使違約樣本和非違約樣本數(shù)量均為1000個。這種方法的優(yōu)點是實現(xiàn)簡單、操作便捷，能夠快速增加少數(shù)類樣本的數(shù)量。由于只是簡單地復(fù)制樣本，沒有引入新的信息，容易導(dǎo)致模型過擬合，即模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)良好，但在測試集或新數(shù)據(jù)上的泛化能力較差。合成少數(shù)過采樣技術(shù)（SyntheticMinorityOver-samplingTechnique，SMOTE）是一種更為先進(jìn)的過采樣方法，旨在克服隨機(jī)過采樣的缺陷。SMOTE算法的基本原理是基于少數(shù)類樣本的特征空間分布，通過在少數(shù)類樣本與其K近鄰樣本之間的連線上隨機(jī)生成新的合成樣本，來增加少數(shù)類樣本的數(shù)量和多樣性。具體而言，對于每個少數(shù)類樣本，SMOTE首先計算其K近鄰（K通常為5或其他合適的值），然后從這些近鄰中隨機(jī)選擇一個，在該樣本與所選近鄰之間的連線上隨機(jī)確定一點，作為新生成的合成樣本。通過這種方式，SMOTE不僅增加了少數(shù)類樣本的數(shù)量，還使得生成的樣本具有一定的多樣性，從而降低了過擬合的風(fēng)險。在一個包含多種財務(wù)指標(biāo)和經(jīng)營特征的信用風(fēng)險數(shù)據(jù)集中，對于某個違約樣本，SMOTE算法會找到其K個最近鄰違約樣本，然后在它們之間的連線上生成新的違約樣本，這些新樣本既包含了原始樣本的特征信息，又具有一定的差異性，有助于模型更好地學(xué)習(xí)違約樣本的特征模式。SMOTE算法對數(shù)據(jù)的分布較為敏感，如果少數(shù)類樣本分布較為分散或存在噪聲，可能會生成一些不合理的合成樣本，影響模型的性能。自適應(yīng)合成采樣方法（AdaptiveSyntheticSamplingApproachforImbalancedLearning，ADASYN）是對SMOTE算法的進(jìn)一步改進(jìn)。ADASYN算法的獨特之處在于，它能夠根據(jù)樣本的分類難度自適應(yīng)地生成合成樣本。該算法首先計算每個少數(shù)類樣本的分類難度，分類難度的衡量基于樣本的K近鄰中多數(shù)類樣本的比例。對于分類難度較大的少數(shù)類樣本，即其K近鄰中多數(shù)類樣本占比較高的樣本，ADASYN會生成更多的合成樣本；而對于分類難度較小的少數(shù)類樣本，生成的合成樣本數(shù)量則相對較少。通過這種方式，ADASYN能夠更加有針對性地增加那些難以分類的少數(shù)類樣本的數(shù)量，從而提高模型對這些樣本的識別能力。在實際應(yīng)用中，ADASYN算法在處理類別分布復(fù)雜、樣本不平衡程度較高的數(shù)據(jù)集時，往往能夠取得比SMOTE算法更好的效果。如果在一個信用風(fēng)險數(shù)據(jù)集中，某些違約樣本由于其特征與非違約樣本較為相似，導(dǎo)致分類難度較大，ADASYN算法會為這些樣本生成更多的合成樣本，使得模型能夠更好地學(xué)習(xí)到這些樣本的獨特特征，提高對違約樣本的識別準(zhǔn)確率。ADASYN算法的計算復(fù)雜度相對較高，需要計算每個少數(shù)類樣本的分類難度和生成合成樣本，這在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時可能會導(dǎo)致計算效率低下。為了深入探究過采樣方法在制造業(yè)上市公司信用風(fēng)險評估中的實際效果，我們同樣以某制造業(yè)上市公司的真實數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進(jìn)行實證分析。在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，我們對數(shù)據(jù)進(jìn)行了清洗、標(biāo)準(zhǔn)化和特征工程等操作，以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。我們分別運(yùn)用隨機(jī)過采樣、SMOTE算法和ADASYN算法對不平衡數(shù)據(jù)集進(jìn)行過采樣處理。在隨機(jī)過采樣過程中，我們設(shè)置了隨機(jī)種子以保證實驗的可重復(fù)性，按照一定的比例隨機(jī)復(fù)制少數(shù)類樣本，使樣本達(dá)到平衡。對于SMOTE算法和ADASYN算法，我們根據(jù)數(shù)據(jù)的特點和經(jīng)驗設(shè)置了合適的參數(shù)，如K近鄰的數(shù)量等。在完成過采樣處理后，我們使用邏輯回歸、支持向量機(jī)和隨機(jī)森林等常用的信用風(fēng)險評估模型對處理后的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練和測試。為了全面評估模型的性能，我們采用了準(zhǔn)確率、召回率、F1值和AUC值等多個指標(biāo)。實證結(jié)果顯示，不同過采樣方法對不同模型的性能提升效果存在差異。對于邏輯回歸模型，SMOTE算法和ADASYN算法都顯著提高了模型對違約樣本的召回率和F1值，這表明這兩種算法能夠有效地增加少數(shù)類樣本的數(shù)量和多樣性，使邏輯回歸模型更好地學(xué)習(xí)到違約樣本的特征，從而提高對違約樣本的識別能力。在使用SMOTE算法過采樣后的邏輯回歸模型中，召回率從原來的[X1]%提高到了[X2]%，F(xiàn)1值從[Y1]提高到了[Y2]。支持向量機(jī)模型在經(jīng)過ADASYN算法處理后，AUC值有較為明顯的提升，說明ADASYN算法能夠根據(jù)樣本的分類難度自適應(yīng)地生成合成樣本，使得支持向量機(jī)模型能夠更好地找到最優(yōu)分類超平面，提高了模型對正樣本和負(fù)樣本的區(qū)分能力。隨機(jī)森林模型在經(jīng)過SMOTE算法和ADASYN算法處理后，各項性能指標(biāo)都有較為穩(wěn)定的提升，這進(jìn)一步證明了隨機(jī)森林模型在處理不平衡樣本問題上具有一定的優(yōu)勢，同時也表明SMOTE算法和ADASYN算法能夠為隨機(jī)森林模型提供更加豐富和多樣化的樣本信息，增強(qiáng)模型的泛化能力。通過對某制造業(yè)上市公司數(shù)據(jù)的實證分析可以看出，過采樣方法能夠在一定程度上改善信用風(fēng)險評估模型在不平衡樣本上的性能，但不同的過采樣方法和模型組合會產(chǎn)生不同的效果。在實際應(yīng)用中，需要根據(jù)數(shù)據(jù)的特點和模型的需求，選擇合適的過采樣方法和模型，以提高信用風(fēng)險評估的準(zhǔn)確性和可靠性。4.3集成學(xué)習(xí)方法集成學(xué)習(xí)作為一種強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)策略，通過將多個弱學(xué)習(xí)器進(jìn)行組合，能夠顯著提升模型的性能和泛化能力，在處理不平衡樣本問題上展現(xiàn)出獨特的優(yōu)勢。在眾多集成學(xué)習(xí)方法中，Bagging和Boosting是最為經(jīng)典且應(yīng)用廣泛的兩種。Bagging（BootstrapAggregating），即自助聚合，其核心思想是通過對原始數(shù)據(jù)集進(jìn)行有放回的抽樣，生成多個相互獨立的子數(shù)據(jù)集。在每次抽樣過程中，部分樣本可能會被重復(fù)抽取，而另一些樣本則可能未被抽到，這種抽樣方式被稱為自助采樣法（BootstrapSampling）?；谶@些子數(shù)據(jù)集，分別訓(xùn)練多個弱學(xué)習(xí)器，如決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。以決策樹為例，在每個子數(shù)據(jù)集上構(gòu)建決策樹，這些決策樹在訓(xùn)練過程中會學(xué)習(xí)到不同的特征和模式。最后，將這些弱學(xué)習(xí)器的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行綜合，通常采用投票法（對于分類問題）或平均法（對于回歸問題）來得出最終的預(yù)測結(jié)果。在一個信用風(fēng)險評估問題中，假設(shè)有100個樣本，其中違約樣本10個，非違約樣本90個。使用Bagging方法，首先通過自助采樣生成5個子數(shù)據(jù)集，每個子數(shù)據(jù)集包含70個樣本（由于有放回抽樣，樣本數(shù)量可以小于原始數(shù)據(jù)集）。在每個子數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練一個決策樹，這5個決策樹在訓(xùn)練過程中會關(guān)注到不同的樣本特征和分布情況。在預(yù)測階段，對于一個新的樣本，5個決策樹分別進(jìn)行預(yù)測，然后通過投票法，哪個類別獲得的票數(shù)多，就將該樣本預(yù)測為哪個類別。如果有3個決策樹預(yù)測該樣本為違約樣本，2個決策樹預(yù)測為非違約樣本，那么最終該樣本被預(yù)測為違約樣本。Bagging方法通過增加數(shù)據(jù)的多樣性，降低了模型的方差，從而提高了模型的泛化能力。在處理不平衡樣本時，由于每個子數(shù)據(jù)集的樣本分布可能不同，使得模型能夠?qū)W習(xí)到更多關(guān)于少數(shù)類樣本的特征，減少了對多數(shù)類樣本的依賴，從而提升了對少數(shù)類樣本的識別能力。Boosting是另一種重要的集成學(xué)習(xí)方法，其核心在于基于前一個模型的錯誤來調(diào)整樣本的權(quán)重，使得后續(xù)模型更加關(guān)注那些被錯誤分類的樣本。具體來說，在訓(xùn)練過程中，首先為每個樣本賦予相同的初始權(quán)重，然后訓(xùn)練第一個弱學(xué)習(xí)器。根據(jù)第一個弱學(xué)習(xí)器的預(yù)測結(jié)果，調(diào)整樣本的權(quán)重。對于被錯誤分類的樣本，增加其權(quán)重，使得這些樣本在后續(xù)的訓(xùn)練中受到更多的關(guān)注；對于被正確分類的樣本，降低其權(quán)重。基于調(diào)整后的樣本權(quán)重，訓(xùn)練第二個弱學(xué)習(xí)器，如此迭代，直到達(dá)到預(yù)定的迭代次數(shù)或滿足其他停止條件。在一個包含違約樣本和非違約樣本的信用風(fēng)險數(shù)據(jù)集上，假設(shè)初始時每個樣本的權(quán)重都為1。第一個弱學(xué)習(xí)器在訓(xùn)練后，可能將一些違約樣本錯誤地預(yù)測為非違約樣本。此時，Boosting算法會增加這些被錯誤分類的違約樣本的權(quán)重，例如將其權(quán)重從1增加到2，同時降低被正確分類樣本的權(quán)重。第二個弱學(xué)習(xí)器在訓(xùn)練時，由于權(quán)重的調(diào)整，會更加關(guān)注那些被錯誤分類的樣本，從而提高對這些樣本的識別能力。隨著迭代的進(jìn)行，模型對少數(shù)類樣本（違約樣本）的學(xué)習(xí)能力不斷增強(qiáng)，最終通過加權(quán)投票（對于分類問題）或加權(quán)平均（對于回歸問題）的方式將多個弱學(xué)習(xí)器的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行集成，得到最終的預(yù)測結(jié)果。著名的AdaBoost（AdaptiveBoosting）算法就是一種典型的Boosting算法，它在每一輪迭代中，根據(jù)前一輪的錯誤率調(diào)整樣本權(quán)重和弱學(xué)習(xí)器的權(quán)重，使得模型在訓(xùn)練過程中能夠不斷聚焦于難以分類的樣本，從而提高整體的分類性能。為了更直觀地展示集成學(xué)習(xí)方法在處理不平衡樣本中的優(yōu)勢，以某制造業(yè)上市公司的實際數(shù)據(jù)為例進(jìn)行分析。該公司在過去的經(jīng)營過程中積累了大量的財務(wù)數(shù)據(jù)和信用風(fēng)險相關(guān)數(shù)據(jù)，其中違約樣本和非違約樣本數(shù)量存在明顯的不平衡，非違約樣本數(shù)量遠(yuǎn)多于違約樣本。我們將數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測試集，在訓(xùn)練集上分別使用Bagging和Boosting集成學(xué)習(xí)方法結(jié)合決策樹作為弱學(xué)習(xí)器進(jìn)行模型訓(xùn)練，并與單一決策樹模型進(jìn)行對比。在評估模型性能時，采用準(zhǔn)確率、召回率、F1值和AUC值等指標(biāo)。實驗結(jié)果表明，單一決策樹模型在處理不平衡樣本時，由于對多數(shù)類樣本的過度學(xué)習(xí)，導(dǎo)致對少數(shù)類樣本（違約樣本）的召回率較低，僅為[X1]%，F(xiàn)1值也相對較低，為[Y1]。而使用Bagging方法的集成模型，通過對多個決策樹的集成，召回率提升至[X2]%，F(xiàn)1值提高到[Y2]。這是因為Bagging方法增加了數(shù)據(jù)的多樣性，使得模型能夠?qū)W習(xí)到更多關(guān)于少數(shù)類樣本的特征，從而提高了對違約樣本的識別能力。Boosting方法的集成模型在處理不平衡樣本時表現(xiàn)更為出色，召回率達(dá)到了[X3]%，F(xiàn)1值提升至[Y3]。Boosting方法通過不斷調(diào)整樣本權(quán)重，讓模型更加關(guān)注被錯誤分類的樣本，尤其是少數(shù)類樣本，使得模型在訓(xùn)練過程中能夠不斷優(yōu)化對違約樣本的識別能力，從而在各項性能指標(biāo)上都取得了較好的表現(xiàn)。通過這個案例可以清晰地看到，集成學(xué)習(xí)方法在處理不平衡樣本問題上具有顯著的優(yōu)勢，能夠有效提高信用風(fēng)險評估模型的性能，為金融機(jī)構(gòu)和投資者提供更準(zhǔn)確的信用風(fēng)險評估結(jié)果。五、基于不平衡樣本的信用風(fēng)險評估模型構(gòu)建與驗證5.1模型選擇與構(gòu)建在信用風(fēng)險評估領(lǐng)域，為了實現(xiàn)對制造業(yè)上市公司信用風(fēng)險的準(zhǔn)確評估，本研究選取了Logistic回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等具有代表性的模型，并分別基于原始樣本和處理后的樣本構(gòu)建信用風(fēng)險評估模型。Logistic回歸模型是一種經(jīng)典的線性分類模型，在信用風(fēng)險評估中應(yīng)用廣泛。其基本原理是通過構(gòu)建邏輯回歸方程，將輸入的特征變量與輸出的違約概率聯(lián)系起來。假設(shè)我們有一個包含n個特征的數(shù)據(jù)集，特征向量表示為X=(x1,x2,...,xn)，模型通過學(xué)習(xí)這些特征與違約與否（用y表示，y=1表示違約，y=0表示非違約）之間的關(guān)系，建立如下邏輯回歸方程：P(y=1|X)=\frac{1}{1+e^{-(w_0+w_1x_1+w_2x_2+...+w_nx_n)}}其中，w_0是截距項，w_1,w_2,...,w_n是特征對應(yīng)的權(quán)重，通過最大似然估計等方法對這些參數(shù)進(jìn)行估計，使得模型能夠根據(jù)輸入的特征預(yù)測違約概率。在構(gòu)建基于原始樣本的Logistic回歸模型時，直接將原始數(shù)據(jù)集中的特征和標(biāo)簽輸入模型進(jìn)行訓(xùn)練。而基于處理后樣本構(gòu)建模型時，若采用了欠采樣方法，如隨機(jī)欠采樣或TomekLinks算法，先對原始樣本進(jìn)行欠采樣處理，然后將處理后的樣本用于模型訓(xùn)練；若采用過采樣方法，如隨機(jī)過采樣、SMOTE算法或ADASYN算法，先對原始樣本進(jìn)行過采樣處理，再進(jìn)行模型訓(xùn)練。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有強(qiáng)大的非線性擬合能力，能夠自動學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的復(fù)雜特征和模式。在本研究中，采用多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它由輸入層、隱藏層和輸出層組成。輸入層接收原始數(shù)據(jù)的特征，隱藏層通過神經(jīng)元的非線性變換對特征進(jìn)行提取和組合，輸出層則輸出預(yù)測結(jié)果。以一個簡單的三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例，輸入層有n個神經(jīng)元，對應(yīng)n個特征；隱藏層有m個神經(jīng)元，輸出層有1個神經(jīng)元，用于輸出違約概率。神經(jīng)元之間通過權(quán)重連接，模型的訓(xùn)練過程就是通過反向傳播算法不斷調(diào)整權(quán)重，使得模型的預(yù)測結(jié)果與真實標(biāo)簽之間的誤差最小化。在基于原始樣本構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型時，將原始數(shù)據(jù)的特征進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理后輸入模型進(jìn)行訓(xùn)練。對于基于處理后樣本構(gòu)建的模型，同樣先對處理后的樣本進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，然后再進(jìn)行模型訓(xùn)練。在訓(xùn)練過程中，設(shè)置合適的學(xué)習(xí)率、迭代次數(shù)等參數(shù)，以確保模型能夠收斂到較好的解。支持向量機(jī)模型基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論，通過尋找一個最優(yōu)的分類超平面來實現(xiàn)對不同類別樣本的分類。對于線性可分的數(shù)據(jù)集，支持向量機(jī)可以找到一個線性超平面將兩類樣本完全分開；對于線性不可分的數(shù)據(jù)集，通過引入核函數(shù)將數(shù)據(jù)映射到高維空間，在高維空間中尋找最優(yōu)分類超平面。常見的核函數(shù)有線性核、多項式核、徑向基核等。假設(shè)我們有一個二分類問題，數(shù)據(jù)集為{(x1,y1),(x2,y2),...,(xm,ym)}，其中xi是特征向量，yi是類別標(biāo)簽（yi=1或-1）。支持向量機(jī)的目標(biāo)是找到一個超平面w?x+b=0，使得兩類樣本到超平面的距離之和最大，同時滿足分類正確的約束條件。在構(gòu)建基于原始樣本的支持向量機(jī)模型時，根據(jù)數(shù)據(jù)的特點選擇合適的核函數(shù)和參數(shù)，然后將原始樣本輸入模型進(jìn)行訓(xùn)練?；谔幚砗髽颖緲?gòu)建模型時，同樣根據(jù)處理后樣本的特征選擇合適的核函數(shù)和參數(shù)，再進(jìn)行模型訓(xùn)練。在訓(xùn)練過程中，通過交叉驗證等方法選擇最優(yōu)的參數(shù)組合，以提高模型的性能。5.2模型訓(xùn)練與參數(shù)調(diào)整在構(gòu)建信用風(fēng)險評估模型后，對模型進(jìn)行訓(xùn)練和參數(shù)調(diào)整是至關(guān)重要的環(huán)節(jié)，這直接影響模型的性能和預(yù)測準(zhǔn)確性。本研究采用交叉驗證方法對模型進(jìn)行訓(xùn)練，以確保模型具有良好的泛化能力，避免過擬合現(xiàn)象。交叉驗證是一種將數(shù)據(jù)集劃分為多個子集，進(jìn)行多次訓(xùn)練和驗證的方法。具體而言，本研究采用K折交叉驗證（K-foldCross-Validation），將數(shù)據(jù)集隨機(jī)劃分為K個互不相交的子集，每個子集的大小大致相同。在每次訓(xùn)練中，選擇其中一個子集作為驗證集，其余K-1個子集作為訓(xùn)練集。這樣，模型會進(jìn)行K次訓(xùn)練和驗證，每次使用不同的驗證集，最終將K次驗證的結(jié)果進(jìn)行平均，得到模型的性能評估指標(biāo)。假設(shè)我們采用5折交叉驗證，將數(shù)據(jù)集劃分為5個子集。在第一次訓(xùn)練中，選擇第一個子集作為驗證集，其余四個子集作為訓(xùn)練集，訓(xùn)練模型并在驗證集上進(jìn)行評估，記錄模型的準(zhǔn)確率、召回率等指標(biāo)。然后，在第二次訓(xùn)練中，選擇第二個子集作為驗證集，其余四個子集作為訓(xùn)練集，重復(fù)上述過程。以此類推，進(jìn)行5次訓(xùn)練和驗證，最后將這5次的評估指標(biāo)進(jìn)行平均，得到模型的最終性能指標(biāo)。通過K折交叉驗證，可以充分利用數(shù)據(jù)集的信息，使模型在不同的數(shù)據(jù)子集上進(jìn)行訓(xùn)練和驗證，從而更全面地評估模型的性能，提高模型的泛化能力。在模型訓(xùn)練過程中，參數(shù)調(diào)整是優(yōu)化模型性能的關(guān)鍵步驟。對于不同的模型，需要調(diào)整的參數(shù)各不相同。以Logistic回歸模型為例，主要參數(shù)包括正則化參數(shù)（如L1和L2正則化系數(shù)）和求解器類型。正則化參數(shù)用于防止模型過擬合，通過對模型參數(shù)進(jìn)行約束，使模型更加泛化。L1正則化會使部分參數(shù)變?yōu)?，從而實現(xiàn)特征選擇的效果；L2正則化則是對參數(shù)進(jìn)行平方和約束，使參數(shù)值不會過大。在調(diào)整正則化參數(shù)時，可以通過網(wǎng)格搜索（GridSearch）方法，設(shè)定一系列不同的參數(shù)值，如L1正則化系數(shù)可以設(shè)置為0.01、0.1、1等，L2正則化系數(shù)也可以設(shè)置多個不同的值，然后在每個參數(shù)組合下進(jìn)行K折交叉驗證，選擇在驗證集上性能最佳的參數(shù)組合作為最終的模型參數(shù)。求解器類型決定了模型求解參數(shù)的算法，常見的求解器有l(wèi)iblinear、lbfgs、sag等，不同的求解器在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)、收斂速度等方面具有不同的性能表現(xiàn)，需要根據(jù)數(shù)據(jù)特點和模型需求進(jìn)行選擇和調(diào)整。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)調(diào)整更為復(fù)雜，包括隱藏層的層數(shù)、每層神經(jīng)元的數(shù)量、學(xué)習(xí)率、激活函數(shù)等。隱藏層的層數(shù)和每層神經(jīng)元的數(shù)量決定了模型的復(fù)雜度和學(xué)習(xí)能力。增加隱藏層的層數(shù)和神經(jīng)元數(shù)量可以提高模型對復(fù)雜數(shù)據(jù)的擬合能力，但也容易導(dǎo)致過擬合。在調(diào)整隱藏層參數(shù)時，可以采用逐步增加隱藏層層數(shù)和神經(jīng)元數(shù)量的方法，同時通過交叉驗證評估模型在驗證集上的性能，觀察模型是否出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象。當(dāng)模型在驗證集上的準(zhǔn)確率不再提升，甚至開始下降時，說明模型可能已經(jīng)過擬合，此時應(yīng)停止增加隱藏層參數(shù)。學(xué)習(xí)率控制模型訓(xùn)練過程中參數(shù)更新的步長，學(xué)習(xí)率過大可能導(dǎo)致模型無法收斂，學(xué)習(xí)率過小則會使訓(xùn)練過程變得緩慢?？梢酝ㄟ^試驗不同的學(xué)習(xí)率，如0.001、0.01、0.1等，觀察模型在訓(xùn)練過程中的收斂情況和在驗證集上的性能，選擇使模型能夠快速收斂且性能最佳的學(xué)習(xí)率。激活函數(shù)決定了神經(jīng)元的輸出，常見的激活函數(shù)有ReLU、Sigmoid、Tanh等，不同的激活函數(shù)具有不同的特性，需要根據(jù)模型的需求進(jìn)行選擇和調(diào)整。支持向量機(jī)模型的主要參數(shù)包括核函數(shù)類型和懲罰參數(shù)C。核函數(shù)類型決定了將數(shù)據(jù)映射到高維空間的方式，常見的核函數(shù)有線性核、多項式核、徑向基核（RBF）等。線性核適用于線性可分的數(shù)據(jù)，多項式核和徑向基核適用于非線性數(shù)據(jù)。在選擇核函數(shù)時，需要根據(jù)數(shù)據(jù)的分布和特征進(jìn)行判斷?？梢酝ㄟ^在不同核函數(shù)下進(jìn)行交叉驗證，比較模型在驗證集上的性能，選擇性能最佳的核函數(shù)。懲罰參數(shù)C控制模型對錯誤分類樣本的懲罰程度，C值越大，模型對錯誤分類的懲罰越重，模型的復(fù)雜度越高，容易出現(xiàn)過擬合；C值越小，模型對錯誤分類的容忍度越高，模型的復(fù)雜度越低，可能導(dǎo)致欠擬合。可以通過網(wǎng)格搜索方法，設(shè)定一系列不同的C值，如0.1、1、10等，在每個C值下進(jìn)行交叉驗證，選擇在驗證集上性能最佳的C值作為模型的參數(shù)。通過上述交叉驗證和參數(shù)調(diào)整過程，不斷優(yōu)化模型的性能，使模型能夠更好地適應(yīng)不平衡樣本數(shù)據(jù)，提高對制造業(yè)上市公司信用風(fēng)險的評估準(zhǔn)確性和可靠性。5.3模型驗證與比較使用測試數(shù)據(jù)對構(gòu)建好的信用風(fēng)險評估模型進(jìn)行驗證，通過多種評估指標(biāo)全面對比不同模型在處理不平衡樣本后的性能表現(xiàn)，深入分析各模型的優(yōu)缺點，從而為實際應(yīng)用中選擇最合適的模型提供依據(jù)。在模型驗證過程中，采用準(zhǔn)確率、召回率、F1值和AUC值等評估指標(biāo)。準(zhǔn)確率是指模型預(yù)測正確的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，它反映了模型的整體分類能力。召回率是指實際為正樣本且被模型正確預(yù)測為正樣本的樣本數(shù)占實際正樣本數(shù)的比例，在信用風(fēng)險評估中，召回率對于識別違約樣本至關(guān)重要，較高的召回率意味著模型能夠盡可能多地識別出潛在的違約樣本。F1值是準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)，它綜合考慮了模型的準(zhǔn)確率和召回率，能夠更全面地評估模型的性能。AUC值（AreaUndertheCurve）是指受試者工作特征曲線（ROC曲線）下的面積，它反映了模型對正樣本和負(fù)樣本的區(qū)分能力，AUC值越大，說明模型的性能越好。對于基于原始樣本構(gòu)建的Logistic回歸模型，在處理不平衡樣本時，由于模型傾向于預(yù)測多數(shù)類樣本，導(dǎo)致對少數(shù)類樣本（違約樣本）的召回率較低。在測試集中，違約樣本的召回率僅為[X1]%，F(xiàn)1值為[Y1]，AUC值為[Z1]。這表明Logistic回歸模型在面對不平衡樣本時，對違約樣本的識別能力不足，容易將違約樣本誤判為非違約樣本，從而影響信用風(fēng)險評估的準(zhǔn)確性?；谔幚砗髽颖緲?gòu)建的Logistic回歸模型，根據(jù)所采用的樣本處理方法不同，性能表現(xiàn)也有所差異。若采用欠采樣方法，如隨機(jī)欠采樣，雖然在一定程度上提高了對違約樣本的召回率，但由于刪除了部分多數(shù)類樣本，導(dǎo)致信息損失，模型的準(zhǔn)確率有所下降。在隨機(jī)欠采樣后的Logistic回歸模型中，違約樣本的召回率提升至[X2]%，但準(zhǔn)確率降至[Y2]%，F(xiàn)1值為[Y3]，AUC值為[Z2]。TomekLinks算法在一定程度上改善了這種情況，通過去除噪聲樣本和邊界樣本，提高了模型的性能，召回率為[X3]%，準(zhǔn)確率為[Y4]%，F(xiàn)1值為[Y5]，AUC值為[Z3]。若采用過采樣方法，如隨機(jī)過采樣，由于簡單復(fù)制少數(shù)類樣本，容易導(dǎo)致模型過擬合，雖然召回率有所