基于大数据的供应链金融信用风险评估实证研究
——以整车制造行业为例
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摘 要：通过将前沿大数据征信技术与评分卡方法相结合，以整车制造行业供应链为场景，对供应链金融信用风险进行测度。借助Python软件，从“企查查”API数据接口和万得数据库获取相关数据，对27家核心企业122条供应链多维指标进行数据挖掘、WOE编码和变量筛选，构建指标体系。然后，运用大数据和人工智能建模思路，建立涵盖14个特征解释变量的Logistic回归模型，并运用多种工具训练和改进模型形成可用于实务的Logistic评分卡。（剩余12836字）
