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                Xgboost分类器在信用债违约风险审计中的运用
                 
                【时间:2021年04月14日】 【来源:凤凰彩票审计科研所】字号: 【大】 【中】 【小】

                张  强   隋学深  陈彦达

                【摘要】本文运用有监督的机器学习Xgboost分类器,构造出一个债券信用风险审计模型,用来预⌒测可能发生违约的债券,并对影响信用债信用风险事件的主要因素进行分析。债券信用风险审计模型可以准确地预测出√债券违约发行主体,从而提升查找风险企业的效率和速度。同时,也可以通过降维大♀幅度减少需要重点核实和检查的会计科目和统计指标。

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