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基于深度学习的个人信用风险预测与管理研究 版权信息
- ISBN：9787520362818
- 条形码：9787520362818 ; 978-7-5203-6281-8
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
基于深度学习的个人信用风险预测与管理研究 内容简介
个人信用风险管理作为金融风险管理工作的重要组成部分，是金融运营与管理内生性要求、政策监管与市场监督外部性要求催生下的不可回避的重要议题。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，将中国在个人信用风险管理上的经验与靠前优选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。并基于上述理论分析，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，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。鉴于前人工作成果，对个人信用风险情况进行重点分析，对个人风险管理理论、算法等进行了深入研究，并采用基于深度学习的方法进行预测建模，并就不同模型进行对比分析。很终以上述分析为基础，有针对性地提出个人信用风险管理的措施建议。
基于深度学习的个人信用风险预测与管理研究 目录
**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
**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
展开全部
基于深度学习的个人信用风险预测与管理研究 作者简介
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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