[发明专利]基于逻辑回归模型的企业外迁风险评估方法

摘要

本发明公开了一种基于逻辑回归模型的企业外迁风险评估方法，其包括如下步骤：S1，收集企业外迁实例的信息字段以及运营商提供的脱敏电信数据，选取企业外迁相关变量；S2，对企业外迁相关变量进行数据分箱；S3，筛除低预测能力指标；S4，剔除高相关性指标：S5，采用逻辑回归构建企业外迁预测模型；S6，对预测模型进行检验；S7，通过所述步骤S6输出的企业外迁预测模型对企业外迁风险评估。本发明基于逻辑回归构建企业外迁预测模型，填补了企业外迁量化分析模型的空白，且模型具有较强的预测能力。

主权项

1.一种基于逻辑回归模型的企业外迁风险评估方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，收集企业外迁实例的信息字段以及运营商提供的脱敏电信数据，选取企业外迁相关变量；S2，对企业外迁相关变量进行数据分箱，将企业外迁相关变量中的类别类变量、定性类变量与连续数值类变量均转化为离散定量分箱指标；S3，筛除低预测能力指标：S31,根据所述步骤S2中各项指标分箱情况，计算各指标的信息价值IV，计算方法如下：S32,根据计算结果，剔除掉IV值小于设定阈值的变量指标，得到评价指标集；S4，剔除高相关性指标：S41,计算评价指标集中各指标的相关系数ρ_XY，计算公式为：其中X，Y为评价指标集中任意两个不同指标的数值，Cov(X，Y)为X，Y协方差,D(X)、D(Y)为X，Y方差；S42,找出相关系数值超出设定的可接受阈值范围的两个指标，剔除其中IV值较低的一个；S43，重复步骤S42，直至所有指标的相关系数均在可接受阈值范围内，求得企业外迁指标集；S5，根据步骤S42中获取的企业外迁指标集，采用逻辑回归构建企业外迁预测模型；S6，对预测模型进行检验：S61，选取非训练样本，通过企业外迁预测模型预测非训练样本中的高外迁风险企业，统计高外迁风险企业总数；S62，计算外迁企业查准率，当外迁企业查准率小于设定的阈值时，重复步骤S1‑步骤S5，重新构建外迁预测模型，直至外迁企业查准率大于等于设定的阈值；当外迁企业查准率大于设定的阈值时，直接输出企业外迁预测模型；S7，通过所述步骤S62输出的企业外迁预测模型对企业外迁风险评估。