讲座内容：
小企业在国民经济中的作用至关重要，其违约判别揭示小企业的财务、非财务等指标数据与企业违约状态之间的规律性联系。小企业的违约判别至少涉及两个科学问题：一是最优指标组合的遴选问题；二是指标数值的变换问题。研究成果创新性地引入线性支持向量机和深度神经网络等大数据技术，构建违约判别模型实证分析我国小企业违约判别的关键因素。在最优指标组合遴选上，通过把所有指标数据均代入线性支持向量机方法，得到模型每♂一个指标的权重，选取每一个指标对应权重的绝对值作为临界点，把大于等于此临界点对应的指标挑选出来，得到不同的指标组合，并在调和平均精度最『大的情况下，反推一个最优的指标组合。在指标数值变换上，引入深度神经网络对样本数据进行加权，得到变换后的建模样本，提高了违约判别模型的精度。研究成果理论贡献突出、现实意义重大，能够为银行、投资者及监管机构提供重要决策信息支持。
嘉宾简介：
迟国泰，大连理工大学经济管理学院二级教授，博士生导师，管理科学与工程博士。大连理工大学“领军人才(2019-2023)”。主要⌒ 研究领域为金融工程。现阶段研究方向为大数据环境下的微观信用评价理论与方法研究。在国家自然科学基金委员会管理科学♂部认定的A类重要学术↑期刊发表论ξ文160多篇。在AJG(ABS)3*期刊发表论文4篇；2*期刊发表论文10篇；1*期刊发表论文8篇。在其他SSCI检索的国际期刊发表论文多篇。出版学术著作和教材17部，出版国家十二五规划教材《投资风险管理》一部。先后主持11项国家自然科学基金和国家社会科学基金项目，包括国家社会科学基金重大项目和国家自然科学基金重点项目。在信用评级核心技术和算法领域获得国家授权的国家发〖明专利两项。
时间地点：
时间：2022年5月28日上午10：30-11:00
会议平台：Zoom: 5998034784密码：0620
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