【例会预告】
会议名称：数据科学与创新管理团队例会
会议时间：2023年3月8日（周三）晚上19：00
会议地点：经管607教工之家
汇报主题：
小微企业违约特征再探索：基于SHAP 解释方法的机器学习模型
汇报人：周文浩
汇报摘要：机器学习方法已经被应用于小微企业贷款审批和监测过程，并且在违约识别方面取得了良好效果，但是机器学习系统决策过程的不可见性导致其在违约特征识别领域未能得到进一步实际应用。基于某银行的小微企业贷款微观数据，在机器学习模型基础上加入 SHAP（SHapley Additive exPlanations）解释方法对小微企业的违约特征进行研究比较，研究兼顾了实际情境中判别准确性和指标可解释的要求。研究发现，除传统的贷款信息与企业财务指标外，违约的核心特征中企业年龄、被告案件数量以及客户经理评价“软信息”等非财务指标对于识别小微企业违约具有重要价值。论文从可解释性的角度探讨机器学习方法在小微企业违约特征识别的应用，创新性地引入 SHAP 解释方法研究评级中的重要指标，同时所挖掘的关键指标对贷款业务开展具有指导意义。