技术总结
本发明涉及一种基于机器学习的债券发行人违约分析方法，其特征在于，包括如下步骤：S1获取财务数据和评级数据；S2模型训练样本的选取和清洗；S3模型的建立和训练；S4利用训练好的模型进行分析预测。本发明的优点体现在：本发明利用市场中公开的财务数据和评级数据作为支撑，建立模型并进行训练，能够提前分析判断出哪些发行人有可能会出现信用风险，保护投资者利益，避免财产出现损失。
技术研发人员：叶楠
受保护的技术使用者：上海聚赟大数据有限公司
文档号码：201710030640
技术研发日：2017.01.17
技术公布日：2017.06.06