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內容簡介: |
为了有效应对金融风险,打赢防范金融风险的攻坚战,个人信用风险始终是各国风险管理的重要内容。各个国家和金融机构均不断建立、完善有效的个人信用风险管理和防范机制,同时分别从技术上甚至制度政策等方面不断完善个人信用风险管理体系,提高风险管理水平。
《基于深度学习的个人信用风险预测与管理研究》从金融的角度对我国个人信用风险的管理和防范进行研究,从理论上阐述了个人信用风险管理相关理论、个人信用风险来源及特征,以及国外个人信用风险防范管理的先进经验等;从实证角度对不同风险管理方式和风险计量模型进行横向对比,以得出较为有效的个人信用违约风险评估和管理模式,同时利用实际数据库对结果进行验证,得出个人信用风险评估和防范的有效模型。
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關於作者: |
邓飞飏,武汉大学博士,高级工程师。长期从事金融工作,涉及信用卡、金融科技、电子银行等领域,现从事普惠金融与互联网金融数据分析工作。曾参加金融机构大数据中心筹建及大数据战略规划,主持和参与多个大数据分析项目,涉及客户、产品、风控、营运等多个方面,并发表多篇论文,其中普惠金融大数据分析项目曾获得工信部大数据“星河奖”。
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目錄:
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章 绪论
节 研究背景及意义
第二节 文献综述
第三节 研究思路及技术路线
第四节 本书创新点
第二章 个人信用风险管理基础理论研究
节 信用的界定
第二节 信用的评价
第三节 信用评价的价值
第四节 个人信用风险与信用贷款风险的特征
第五节 个人信用风险的现状、成因与表现形式分析
第三章 个人信用风险模型变量与算法研究
节 个人信用风险变量体系的研究
第二节 公式、符号与定理
第三节 机器学习方法及其在风险预测的应用
第四节 人工神经网络和深度学习算法
第四章 个人信用风险管理研究
节 个人信用风险管理的现状
第二节 个人信用风险管理体系建设
第三节 个人信用风险管理制度与法律体系的建立
第五章 建立在个人信用风险上的实证研究
节 数据描述性统计
第二节 入模变量选取
第三节 模型评价标准研究
第四节 机器学习算法评价
第五节 深度学习算法评价
第六节 模型结果比较
第七节 实证研究启发
第六章 结论与展望
节 本书的主要工作
第二节 局限性及研究展望
参考文献
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內容試閱:
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人无信不立,业无信不兴,国无信则衰。个人信用是整个社会信用的基础,诚信也是社会基本的伦理价值需要。当今社会,随着大数据尤其是人工智能浪潮兴起以及经济的飞速发展,个人信用已成为中国现阶段备受关注的社会经济问题。正如古人云,“自古驱民在信诚,一言为重百金轻”,个人信用管理具有极其重要的意义。
君子之言,信而有征。意思是一个人说话是否诚实算数是有证可寻,有理可依的。本书从我国金融机构目前个人信用风险管理现状出发,对个人信用风险进行了分析和识别,并将中国在个人信用风险管理上的经验与国际先进的管理经验进行对比,进而找出我国个人信用风险管理上的优势与不足。基于上述理论分析,运用个人信用贷款数据对违约预测模型和风险评估模型进行了验证和对比,所选用的数据均为公开数据库中的数据,采用了机器学习与深度学习诸多模型进行违约概率测算,并对预测结果进行准确率分析与评估。
可以发现,在采用不同的模型时,预测准确率相差较大,在采用更精细化的深度学习模型时,相较于常规的机器学习模型的准确率更高,从而得出较为优化的个人信用风险评估的模型,为金融机构更高层次的预测和评估风险提供基础。
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