非平衡样本集下公私合作(PPP)可融资性评价——基于改进边界样本自适应算法

沈俊鑫; 程墙; 吴以

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非平衡样本集下公私合作(PPP)可融资性评价——基于改进边界样本自适应算法

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可融资性难问题持续制约PPP健康发展,社会资本往往从项目本身和地方政府两个维度评价项目的可融资性.通过综合比较主流样本合成算法在合成样本的精细度以及分类器算法对非平衡样本集少数类样本的识别能力,针对我国财政部政府和社会资本合作中心库中PPP案例样本数据存在非平衡性及高噪声异质性问题,提出Borderline-SMOTE Bagging算法,按照不同领域对其中4组项目进行可融资性评价.结果表明:基于数据挖掘算法对PPP可融资性进行评价具备可行性;Borderline-SMOTE Bagging算法具备良好的样本分类能力和优秀的泛化能力,能有效降低因合成样本形成的噪音所带来的负面影响,且具备良好的少数类样本识别能力.最后结合实证过程遇到的问题,对未来PPP数据化发展,提出政府部门应增强PPP项目数据收集能力并逐步实现数据开放共享,借助大数据技术提升PPP项目管理效率和精准度等建议.

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来源
《科技管理研究》 |2021年第16期|218-226|共9页
作者
沈俊鑫; 程墙; 吴以;
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作者单位

昆明理工大学管理与经济学院云南昆明 650093;

昆明理工大学管理与经济学院云南昆明 650093;

昆明理工大学管理与经济学院云南昆明 650093;

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正文语种 chi
中图分类公共经济学;基本建设研究与决策;经济数学方法;科学学;
关键词
PPP; 可融资性; 非平衡样本集; Borderline-SMOTE; Bagging算法;

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