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[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
刘璇 张蕾 刘钟 陈彦洁
将数据挖掘技术有效地运用在企业信用风险评估过程中，能够对企业的历史经营数据展开深入研究，分析企业是否会出现欺诈或信用风险，并预测未来的信用水平，进而采取科学合理的监督手段和措施在发生信用风险之前展开相应的管控，促进我国整体市场经济的稳定健康发展。
关键词：
数据挖掘技术 企业信用 信用风险评估
[期刊] 现代管理科学
[作者]
马海英 郭钰
信用风险是金融市场中最古老,也是最重要的风险形式之一,它是现代经济体(特别是金融机构)所面临的主要风险。对于微观层次的信用风险评估来说,一个非常重要的问题就是指标的选择。指标选择的好坏直接影响到风险评估的准确性,为此文章提出使用数据挖掘技术选择信用风险评估相关指标,给出了指标选择算法,最后使用银行数据做了实证分析,验证了算法的有效性。
关键词：
信用风险 数据挖掘 指标选择
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
高俊光 刘旭 朱辰辰
小微企业信贷信息不对称问题突出,且信用成本高,因信用评估困难而引致的融资困境严重妨碍了小微企业发展,建构稳健的信用风险管理系统已成为当务之急。针对小微企业信用评估模型建构、类别不均对问题分类,以及多分类器集成等热点议题的研究进行综述。研究结果将对这些领域的理论前沿议题做出相关具体贡献。
[期刊] 浙江金融
[作者]
杨俊 夏晨琦
信用风险是导致银行破产的主要原因之一。传统上基于专家规则的信用风险评分模型虽然具有较好的业务解释性,但对建模人员的业务经验和理论水平有较高要求,也无法挖掘变量之间复杂的相关关系从而实现完全的数据驱动建模。本文使用Gradient Boosting算法对我行小企业信贷客户数据建模,并和逻辑回归以及专家规则模型进行横向比较和分析。实验结果表明,以违约样本召回率和ROC为模型评估指标,Gradient Boosting算法的模型精度和模型稳定性显著优于另外两种模型,另外,Gradient Boosting和逻辑回归两种基于机器学习的模型表现要明显好于专家规则模型。
[期刊] 浙江金融
[作者]
杨俊 夏晨琦
信用风险是导致银行破产的主要原因之一。传统上基于专家规则的信用风险评分模型虽然具有较好的业务解释性,但对建模人员的业务经验和理论水平有较高要求,也无法挖掘变量之间复杂的相关关系从而实现完全的数据驱动建模。本文使用Gradient Boosting算法对我行小企业信贷客户数据建模,并和逻辑回归以及专家规则模型进行横向比较和分析。实验结果表明,以违约样本召回率和ROC为模型评估指标,Gradient Boosting算法的模型精度和模型稳定性显著优于另外两种模型,另外,Gradient Boosting和逻辑
[期刊] 财经理论与实践
[作者]
陈为民 张小勇 马超群
目前的信用卡信用风险研究主要是如何提高模型的预测准确率。针对银行信用卡数据的异质性和信用数据的高度非线性,本文提出了对持卡人信用风险管理的混合数据挖掘方法。该方法包含两个阶段,在聚类阶段,样本数据被聚成同质的类,删除孤立点,不一致样本点重置标签,使样本更具有代表性;在分类阶段,基于样本进行训练生成支持向量机分类器法,对待分样本分类。基于实际数据进行了数值实验,并根据各类样本的特点提出了相应的风险管理策略。
[期刊] 中国软科学
[作者]
方洪全 曾勇
现有文献多从某一具体方法讨论信用风险评估模型,受样本数量的约束,所建模型并不足以反映金融机构所处的信用风险水平。本文以1333笔实际贷款记录建立数据方,运用数据挖掘方法揭示了信用风险基本特征,建立起两阶段的信用风险评估体系,实证结果表明本模型是有效的,为金融机构建立风险评价体系提供有力的支持。
关键词：
数据挖掘 信用风险 分类模型
[期刊] 财会通讯
[作者]
赵亚 李田 苑泽明
随着信贷规模的扩张,企业信用风险评估成为银行重点关注的问题。本文首先梳理企业信用风险评估文献,然后引入非财务指标,对现有指标体系进行完善;在此基础上,利用随机森林方法建立企业信用风险评估模型;并从指标类型和评估方法两个角度对所建模型进行评价。结果表明:盈利能力、偿债能力以及管理层激励对企业信用风险影响较大;改进后的指标体系能显著提高模型预测准确率;随机森林的预测性能优于CART决策树。
关键词：
随机森林 信用风险评估 非财务指标
[期刊] 特区经济
[作者]
马梦晨
本文以上市公司信用风险为研究对象，从wind数据库沪交所挂牌的上市公司中选取340所中小企业，从六个方面构建包含28个二级指标的信用风险评价指标体系。参考目前国际上主流评价方法的研究，选择传统统计模型与机器学习方法对中小企业信用风险进行建模分析。结果表明，随机森林对数据进行SMOTE平衡后的测试集预测准确率最高，准确率可达到94.23%。
关键词：
上市公司 信用风险 机器学习 随机森林
[期刊] 财会通讯
[作者]
赵亚 李田 苑泽明
随着信贷规模的扩张,企业信用风险评估成为银行重点关注的问题。本文首先梳理企业信用风险评估文献,然后引入非财务指标,对现有指标体系进行完善;在此基础上,利用随机森林方法建立企业信用风险评估模型;并从指标类型和评估方法两个角度对所建模型进行评价。结果表明:盈利能力、偿债能力以及管理层激励对企业信用风险影响较大;改进后的指标体系能显著提高模型预测准确率;随机森林的预测性能优于CART决策树。
关键词：
随机森林 信用风险评估 非财务指标
[期刊] 统计与决策
[作者]
运迪 周建辉
文章选取22个行业中的上市公司为样本,利用SPSS软件,通过主成分分析和判别分析,得出了适合分析适合国内企业的信用风险量化分析模型,得出风险的Z值;所构建的信用风险量化分析模型为企业的管理者提供了一种新的思路,使他们对信用风险的认识提升到了一个更高的水平。从实践上来说,该模型为我国外贸企业如何管理在国际贸易中出现的信用风险提供了一种新的解决方法。
关键词：
信用风险 财务数据 主成分分析 判别分析
[期刊] 金融发展研究
[作者]
孟杰 李田 苑泽明
本文在文献调研和问卷调查的基础上,构建中小企业信用风险评价指标体系,并以A股非金融上市公司中的中小企业为研究对象,通过SVM构建信用风险评估模型。将逐级优化递减欠采样方法 (ODR)和边界自适应合成抽样方法 (BADASYN)与SVM相结合,构建ODR-BADASYN-SVM模型评估中小企业信用风险,以克服样本不平衡性对模型性能的影响。研究结果表明,改进后的SVM模型在中小企业信用风险评估中具有较高的稳定性及预测能力。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
程砚秋
小企业信用风险评价既是银行风险管理问题，又事关经济社会稳定。针对小企业贷款实践中，违约样本远少于非违约样本、且违约客户误判对银行影响较大的现实，采用不均衡支持向量机对小企业信用风险评价指标进行赋权，进而构建了能有效区分违约客户、非违约客户的评价模型。根据有无特定评价指标、特定评价指标数值变化对贷款小企业违约状态的影响程度赋权；反映了对违约状态影响越大、评价指标权重越大的赋权思路。将违约样本正确识别率、违约样本的准确率与查全率等因素作为支持向量机赋权模型中客户识别率的度量标准，改变了样本数据不均衡所导致的样本总体精度很高、违约样本精度反而不高的现象。研究结果表明：行业景气指数、资本固定化比率、净．．．
[期刊] 经济问题探索
[作者]
杨永生 周子元
本文比较了国内外已有的资产价值增长率估算方法,分析了结构模型中的资产价值的含义和构成,修正了基于财务报表数据的资产价值增长率估算法,并用于企业信用风险评估的实证研究。实证结果表明与基于资本市场信息的估算方法相比,在我国上市公司的信用风险评估中,基于财务报表数据估算的增长率更为有效。
关键词：
资产价值 信用风险 KMV模型 增长率
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文献计量分析
导出文件格式：WXtxt
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