农林牧渔业企业信贷数据集和逾期预测模型_论文专利企业立项

标签：信用风险农产品农林牧渔业逾期模型立项企业预测

农林牧渔业对于我国经济重要性

我国农林牧渔业企业多为中小微企业，典型小农经济。民以食为天，农林牧渔业在我国经济中具有基础性和战略性的重要地位，其重要性主要体现在以下几个方面：

1. 保障国家粮食安全

粮食生产：农业是粮食生产的主要来源，确保国家粮食安全是农业的首要任务。我国是人口大国，粮食安全直接关系到社会稳定和经济发展。稳定的粮食供应能够保障人民的基本生活需求，避免因粮食短缺引发的社会动荡。
粮食储备：农林牧渔业的稳定发展有助于建立和维护国家粮食储备体系，增强应对自然灾害、突发事件和国际市场波动的能力。

2. 提供基础农产品

多样化农产品：农林牧渔业提供丰富的农产品，包括粮食、蔬菜、水果、肉类、禽蛋、奶制品等，满足人民日益增长的多样化饮食需求。
支持工业发展：农产品是许多工业部门的重要原料，如食品加工、纺织、造纸、制药等。稳定的农产品供应保障了这些工业部门的正常生产，促进了工业经济的发展。

3. 促进农村经济发展

农民收入：农林牧渔业是农村经济的重要组成部分，直接关系到农民的收入和生活水平。通过发展高效农业、特色农业和现代农业，可以增加农民收入，缩小城乡差距，促进农村经济的全面发展。
农村就业：农林牧渔业提供了大量的就业机会，特别是在农村地区。这些就业机会不仅包括直接的农业生产，还包括农产品加工、销售、运输等环节，有助于缓解农村就业压力，稳定农村社会。

4. 推动生态文明建设

生态保护：农林牧渔业在生态保护和环境改善方面发挥着重要作用。林业和牧业的合理发展有助于保持水土、防止沙漠化、维护生态平衡。渔业的可持续发展有助于保护水生生物多样性。
绿色发展：推动农林牧渔业的绿色发展，促进资源节约和环境友好型农业的发展，有助于实现经济、社会和环境的协调发展，推动生态文明建设。

5. 维护社会稳定

社会稳定：农林牧渔业的稳定发展是维护社会稳定的重要基础。稳定的农产品供应和农民收入能够保障农村社会的和谐稳定，减少因经济问题引发的社会矛盾。
城乡协调发展：农林牧渔业的发展有助于推动城乡一体化进程，促进城乡资源的合理配置，缩小城乡差距，实现社会的全面进步。

6. 支持出口贸易

农产品出口：我国是农产品出口大国，农林牧渔业的发展有助于提高农产品的国际竞争力，增加出口创汇。农产品出口不仅促进了农村经济的发展，还提升了我国在国际农产品市场中的地位。
国际市场份额：通过提高农产品的质量和附加值，我国在国际农产品市场中的份额不断扩大，增强了我国在国际经济中的影响力。

7. 传承和弘扬农业文化

文化传承：农林牧渔业承载着丰富的农业文化，包括传统农耕文化、畜牧业文化和渔业文化。这些文化是中华民族传统文化的重要组成部分，具有重要的历史和文化价值。
文化弘扬：通过发展农林牧渔业，可以传承和弘扬这些传统文化，增强民族自豪感和文化自信，促进文化多样性的保护和发展。

8. 应对全球气候变化

碳汇功能：农林牧渔业在应对全球气候变化方面具有重要作用。林业和牧业的合理发展可以增加碳汇，减少温室气体排放，缓解气候变化的影响。
适应能力：农林牧渔业的可持续发展有助于提高我国应对气候变化的适应能力，保障国家的生态安全和经济安全。

综上所述，农林牧渔业在我国经济中具有不可替代的重要地位，是保障国家粮食安全、提供基础农产品、促进农村经济发展、推动生态文明建设、维护社会稳定、支持出口贸易、传承和弘扬农业文化以及应对全球气候变化的关键领域。

农林牧渔业企业信用风险预测的意义

农林牧渔业企业信用风险预测模型的重要性

1. 农林牧渔业企业的特点

农林牧渔业企业大多属于中小微企业，这些企业在我国经济中扮演着重要角色，但同时也面临一些特殊的挑战。具体特点如下：

规模较小：中小微企业通常资金有限，抗风险能力较弱，容易受到市场波动和自然灾害的影响。
供应链位置：农林牧渔业企业大多位于供应链的上游，是基础农产品的生产者。然而，由于其规模小、分布分散，往往处于供应链金融的薄弱环节，难以获得足够的金融支持。
季节性强：农林牧渔业的生产活动具有明显的季节性，资金需求也呈现出季节性特点。例如，农业生产在播种和收获季节需要大量资金投入，而销售回款则相对滞后，这增加了企业的资金压力。

2. 农林牧渔业企业的重要性

农林牧渔业企业是我国经济中不可或缺的环节，具有以下重要性：

保障粮食安全：农林牧渔业是粮食和农产品的主要生产者，保障国家粮食安全是其首要任务。稳定的农产品供应能够满足人民的基本生活需求，避免因粮食短缺引发的社会动荡。
提供基础农产品：农林牧渔业提供丰富的农产品，包括粮食、蔬菜、水果、肉类、禽蛋、奶制品等，满足人民日益增长的多样化饮食需求。这些农产品也是许多工业部门的重要原料，如食品加工、纺织、造纸、制药等。
促进农村经济发展：农林牧渔业是农村经济的重要组成部分，直接关系到农民的收入和生活水平。通过发展高效农业、特色农业和现代农业，可以增加农民收入，缩小城乡差距，促进农村经济的全面发展。
维护社会稳定：农林牧渔业的稳定发展是维护社会稳定的重要基础。稳定的农产品供应和农民收入能够保障农村社会的和谐稳定，减少因经济问题引发的社会矛盾。

3. 建立信用风险预测模型的意义

由于农林牧渔业企业的特殊性和重要性，建立信用风险预测模型具有重要意义：

金融机构的风险管理：金融机构在向农林牧渔业企业提供贷款时，面临较高的风险。信用风险预测模型可以帮助金融机构更准确地评估企业的违约概率，从而做出更合理的信贷决策，降低不良贷款率。
优化信贷决策：通过信用风险预测模型，金融机构能够更精准地对农林牧渔业企业的信贷产品进行风险定价，确保收益与风险相匹配，提高资金使用效率和盈利能力。
风险预警与监控：实时监测农林牧渔业企业的信用风险变化，及时发现潜在的信用风险隐患，提前采取风险控制措施，如要求增加抵押物、调整还款计划或提前收回贷款等，有效防范和化解金融风险。
支持企业发展：信用风险预测模型可以为农林牧渔业企业提供信用评估和风险提示，帮助它们更好地管理财务风险，优化资本结构，提升企业的财务稳定性和抗风险能力。
促进产业升级：通过信用风险预测模型，金融机构可以更有针对性地支持那些信用状况良好、发展潜力大的农林牧渔业企业，推动产业升级和技术创新，提高整个行业的竞争力。

4. 实际应用案例

以某农林牧渔业企业为例，该企业主要从事水果种植和销售。由于其规模较小，资金周转压力大，且处于供应链的上游，难以获得足够的金融支持。通过建立信用风险预测模型，金融机构对该企业进行了信用评估，发现其虽然规模小，但经营稳定，信用状况良好。基于此，金融机构为其提供了适量的贷款支持，帮助其扩大生产规模，提升市场竞争力。该企业利用贷款资金优化了种植技术，提高了产品质量，增加了销售收入，不仅自身发展良好，还带动了周边农户的增收，促进了当地农村经济的发展。

结论

农林牧渔业企业是我国经济中不可或缺的环节，建立信用风险预测模型对于金融机构的风险管理、优化信贷决策、支持企业发展和促进产业升级具有重要意义。通过科学合理的信用风险预测，可以更好地为农林牧渔业企业提供金融支持，保障国家粮食安全，促进农村经济发展，维护社会稳定。

农林牧渔业企业信贷逾期数据集

为了响应诸多用户需求，Python风控建模实战案例数据库于2025年1月升级，新增多个农林牧渔业企业信贷数据集。

我方数据集整合来源金融核心商业数据库。农林牧渔业企业变量多达上百个。我方公司数据库的农林牧渔业企业5大分类，三级分类有24个。

数据集维度丰富，覆盖范围包括：企业的基本信息、财务状况、运营效率、市场表现、盈利能力、流动性、稀释指标、现金流量、企业规模与成长性、企业信用与合规性、企业变更与稳定性、企业荣誉与资质、企业风险与异常、企业资产与抵押、企业创新与专利、企业信用记录、企业法律与诉讼以及企业融资与投资等多个方面维度。通过这些指标，可以全面评估农林牧渔业企业的经营状况和信用风险。

我方公司还可以对下属数据库提供建模服务，为用户提供完整周期服务。

农林牧渔业企业信用逾期风险机器学习预测模型

农林牧渔业企业信用逾期预测是一个复杂的任务，它涉及到对企业财务状况、市场环境、管理能力等多方面因素的综合分析。机器学习预测模型可以通过分析历史数据来识别农林牧渔业企业逾期的潜在风险。以下是构建农林牧渔业企业逾期机器学习预测模型的一般步骤：

数据收集：收集企业的历史财务数据、市场数据、信用评级、行业信息等。
特征选择：从收集的数据中选择与农林牧渔业企业相关的特征，如资产负债率、流动比率、净利润率、现金流量等。
数据预处理：对数据进行清洗，处理缺失值和异常值，进行归一化或标准化。
数据标注：确定目标变量，即企业是否逾期。通常，这需要根据一定的时间窗口来判断企业是否在观察期内逾期。
数据分割：将数据集分割为训练集和测试集，用于模型训练和评估。
模型选择：选择合适的机器学习算法。
模型训练：使用训练集数据训练选定的机器学习模型。
模型评估：使用测试集数据评估和验证模型的性能。
模型优化：根据评估结果调整模型参数，进行特征工程，或者尝试不同的算法来优化模型性能。
模型部署：将训练好的模型部署到生产环境中，用于实时或定期预测农林牧渔业企业逾期风险。
监控与维护：持续监控模型的表现，定期更新模型以适应市场变化。

在构建农林牧渔业企业逾期预测模型时，还需要注意以下几点：

数据质量：确保数据的准确性和完整性，因为低质量的数据会导致模型预测不准确。
特征工程：深入理解业务，选择和构建对预测农林牧渔业企业逾期有重要影响的特征。
模型解释性：在金融领域，模型的解释性很重要，需要能够解释模型的预测结果。
合规性：确保模型的构建和应用符合相关法律法规和行业标准。

农林牧渔业企业逾期风险预测模型是一个不断发展的领域，随着数据量的增加和算法的改进，预测的准确性和效率都在不断提高。

数据案例可用于建立华丽模型，发布论文专利，政府企业科研立项

数据案例可用于建立华丽模型，发布论文专利。


import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import seaborn as sn
import numpy as np

（模型自动化EDA统计图）

（KS和AUC，模型区分能力指标）

（评分分箱图）

（变量系数稳定性）

（信用额度分箱）

（PSI模型稳定性测评）

（变量重要性可视化）

标签：信用风险,农产品,农林牧渔业,逾期,模型,立项,企业,预测
From： https://blog.csdn.net/fulk6667g78o8/article/details/145320927