利用网络数据预测企业失信行为

周涛; 李艳丽; 李倩; 陈端兵; 谢文波; 吴桐; ，曾途

doi:10.11959/j.issn.2096-0271.2018049

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利用网络数据预测企业失信行为

专题：大数据创新实践 | 更新时间：2024-06-03

- 利用网络数据预测企业失信行为
- Predicting the discredited behavior of enterprises via large-scale investment network
- 大数据 2018年4卷第5期页码：2018049
- 作者机构：
  
  1. 电子科技大学大数据研究中心，四川成都 611731
  2. 成都数联铭品科技有限公司，四川成都 610041
  3. 成都数之联科技有限公司，四川成都 610041
- 作者简介：
  
  [ "周涛（1982-），男，电子科技大学教授，主要从事统计物理与复杂性方面的研究。在《Physics Reports》《PNAS》《Nature Communications》等国际SCI期刊发表学术论文300余篇，引用20 000余次，H指数为68。2009年获教育部自然科学奖一等奖，2011年获第十二届中国青年科技奖，2014年起，历年入选Elesvier最具国际影响力中国科学家名单（物理天文类）。2015年当选第十二届中华全国青年联合会常务委员，并担任科学技术界别工作委员会副主任。2015年当选全国十大科技创新人物。2017年获全国创新争先奖。2018年起任四川省政协常务委员。" ]
  [ "李艳丽（1990-），女，电子科技大学大数据研究中心博士生，主要研究方向为关键节点挖掘、链路预测、推荐系统。" ]
  [ "李倩（1987-），女，成都数联铭品科技有限公司数据管理部经理，主要研究方向为数据治理。" ]
  [ "陈端兵（1971-），男，电子科技大学副教授、博士生导师，主要研究方向为数据挖掘、网络结构分析、信息传播与推荐。" ]
  [ "谢文波（1990-），男，电子科技大学大数据研究中心博士生，主要研究方向为机器学习、推荐系统、数据挖掘。" ]
  [ "吴桐（1984-），男，成都数联铭品科技有限公司首席财务官（CFO），主要研究方向为企业征信。" ]
  [ "曾途（1984-），男，成都数联铭品科技有限公司CEO，主要研究方向为企业征信。" ]
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金重点项目;The National Natural Science Foundation of China(61433014);国家自然科学基金资助项目;The National Natural Science Foundation of China(61673085)
- DOI：10.11959/j.issn.2096-0271.2018049
  中图分类号： TN399
- 网络首发：2018-09，
  
  纸质出版：2018-09-15
- 稿件说明：
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周涛, 李艳丽, 李倩, 等. 利用网络数据预测企业失信行为[J]. 大数据, 2018,4(5):2018049.

Tao ZHOU, Yanli LI, Qian LI, et al. Predicting the discredited behavior of enterprises via large-scale investment network[J]. Big Data Research, 2018, 4(5): 2018049.
周涛, 李艳丽, 李倩, 等. 利用网络数据预测企业失信行为[J]. 大数据, 2018,4(5):2018049. DOI： 10.11959/j.issn.2096-0271.2018049.

Tao ZHOU, Yanli LI, Qian LI, et al. Predicting the discredited behavior of enterprises via large-scale investment network[J]. Big Data Research, 2018, 4(5): 2018049. DOI： 10.11959/j.issn.2096-0271.2018049.

摘要

传统的企业信用水平分析方法多从企业规模、经营地、行业类别、注册与实缴资本等特征属性出发，缺少基于海量关联数据的深入分析。为了解决这个问题，采集、清洗了大量数据，建立了包含400多万家企业的有向投资网络，其中存在各类失信行为的企业有近26万家。研究结果显示，企业失信行为存在明显的“网络效应”，目标企业的股东或者投资企业若存在失信行为，则目标企业发生失信的风险远远大于平均值。基于此，提出了简单的预测企业失信行为的算法，其精确性远远超过了不考虑网络效应的回归方法。

Abstract

Previous enterprise credit level analysis mainly focused on the features including enterprise size

place of operation

industry category

registration and paid-in capital

and lacked in-depth analysis based on massive data.A directed investment network consisted of more than 4 million enterprises was built up

among which nearly 260 000 enterprises have various discredited behaviors.The results show that there is an obvious ＆quot;network effect＆quot; in the discredited behaviors of enterprises.If the target enterprise's shareholders or its invested enterprises have discredited behaviors

the risk of having discredited behaviors of the target enterprise is far greater than the average.Based on this

a simple generalized linear regression algorithm was proposed to predict the discredited behaviors of enterprises

which is far more accurate than the regression method without considering the network effect.

关键词

Keywords

references

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