基于深度学习的科技型小微企业信用风险评估模型构建研究  

作　　者：黄璐 郑磊 

机构地区：[1]广州工商学院,广东 广州 510850 [2]广州城市理工学院,广东 广州 510850

出　　处：《中文科技期刊数据库(全文版)经济管理》2025年第3期141-148,共8页

基　　金：2024年度广东省普通高校特色创新类项目“基于深度学习的科技型小微企业信用风险评估模型构建及实证研究(项目编号:2024WTSCX101)”。

摘　　要：在推动技术创新、促进就业增加以及加速经济增长方面,科技型小微企业扮演着关键角色。然而,这些企业由于其固有的高风险和资源密集特性、信息不对称、缺乏抵押品、收入不稳定、成果不确定性以及运营的灵活性,使得对它们的信用风险评估变得异常复杂。此外,科技型小微企业在信息披露方面往往不够透明,尤其在初创阶段,它们的财务状况通常不佳,这进一步加剧了它们在融资和获取信贷方面的挑战。本文从科技型小微企业自身的特殊性出发,发掘能有效反映科技型小微企业信用风险的评估指标,进而构建指标特征提取算法及XGBboost-BiLSTM-MultiHead?Attention信用风险评估模型。以此提高科技型小微企业信用风险评估的准确性,为政府、金融机构评估科技型小微企业信用风险提供新思路与可行的工具。

关 键 词：科技型小微企业 深度学习 信用风险 评估模型 

分 类 号：F230[经济管理—会计学]