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引文
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电商小微企业是互联网时代下我国经济增长的“新引擎”、促进就业多元化的“助燃剂”、发展外贸的“先行军”，但其融资难题却始终如鲠在喉。随着“大智移云”时代的到来，如何借助大数据优势破解小微企业授信和融资难题成为备受关注的问题。本书秉承着发现问题、分析问题、解决问题的思路梳理研究脉络，沿着“构建主、客观维度的信用风险预警指标体系—优化静态预警模型—搭建动态预警模型”的思路展开研究。在探究电商小微企业信用风险成因的过程中扩展信用风险评估视角，运用文本挖掘获取消费者在线评论文本中蕴含的信用风险信息；设计、优化基于随机森林算法的静态信用风险预警模型；在前述研究的基础上，区分状态指标与时序指标，选取差异化的风险度量模型析出动态因子，构建动态信用风险预警模型，并为提高电商小微企业互联网融资的质量与效率，营造适宜电商小微企业健康发展的营商环境提出针对性的对策建议。