【摘 要】
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文章针对中小微企业信贷问题进行建模求解分析，构建了基于优化的随机森林算法构建的信贷策略模型，将发票的进销账目、供求关系和企业信誉作为自变量，将企业实力评估和判断是否提供贷款作为因变量。结合模型并综合考虑银行的收益，结合额度和年利率数据，确定各企业所能拥有的最大额度的放款，列出对企业放款的优先级排序。根据模型求解得出信贷策略为根据信誉等级ABC以及是否违约得出年利率和信贷额度分别为6.82%,95万
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文章针对中小微企业信贷问题进行建模求解分析，构建了基于优化的随机森林算法构建的信贷策略模型，将发票的进销账目、供求关系和企业信誉作为自变量，将企业实力评估和判断是否提供贷款作为因变量。结合模型并综合考虑银行的收益，结合额度和年利率数据，确定各企业所能拥有的最大额度的放款，列出对企业放款的优先级排序。根据模型求解得出信贷策略为根据信誉等级ABC以及是否违约得出年利率和信贷额度分别为6.82%,95万元，8.95%,85万元，10.53%,70万元。文章主要的创新点在于针对数据维数过高，无关特征对检测结果产生干扰的问题，提出了一种基于随机森林的特征重要度特征选择方法，能够给中小微企业信贷问题提供方法参考。
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