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title: ML&F
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# ML and FinTech: Project by 薛育鴻

#### key word:機器學習、信用平等、違約機率

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## Motivations (Talk 1)

近期的恆大事件引起不少風波，也使得人們越來越關注公司的信用評等，深怕自己投入風險相對較低的資金遭受波及。而過往的文獻利用機器學習的模型都能準確的預測公司違約的機率，且機率高於一般統計模型，若能在機器學習模型內加入非傳統變數進而提高預測準確度，將能幫助不少投資者選擇正確的公司債券。

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## EDA (Talk 2)
 
1. 資料來源：TEJ內的2007~2021年台灣上市公司TCRI資料
2. 變數名稱：
   公司：台灣上市公司名稱
   年/月：日期以財報季度顯示
   規模
   獲利
   安全
   效率
   EPS
   總資產
   營收
   常續性利益
   淨值報酬%
   TCRI：信評分級(目標變數)
3. EDA
   (1) 變數之敘述統計
![](https://i.imgur.com/0D7LRMr.png)
   (2) 各個特徵的折線圖
![](https://i.imgur.com/XX5axDl.png)
![](https://i.imgur.com/NXzE44q.png)
![](https://i.imgur.com/1vBQ45k.png)
![](https://i.imgur.com/nFkyTEP.png)
![](https://i.imgur.com/z7AnTTZ.png)
![](https://i.imgur.com/oP9X6mf.png)
![](https://i.imgur.com/B0jPnId.png)
![](https://i.imgur.com/1h0drWP.png)
![](https://i.imgur.com/hFhsthk.png)


   
           

## Problem formulation (Talk 3)

## Analysis (Talk 4)


## Conclusion (Talk 4)
