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[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
黄志刚 刘志惠 朱建林
研究目标:研究多源数据普适模型栈在信用评级中的构建与应用。研究方法:从我国在线信贷行业实际情况出发,提出一种基于多源数据的普适模型栈评分框架,该框架可以根据各个申请人不同的数据基础,自由选择纳入评分模型数据,生成子评分模型,然后再将子评分模型转换为常见的信用评分卡模型。研究发现:基于多源数据的普适模型栈评分框架不但灵活、普适,其评分有效性也比单个XGBoost信用评分模型更好。研究创新:将机器学习模型与传统评分卡模型进行了完美的融合。研究价值:解决了机器学习模型在信用风险管理中可解释性差的问题。
[期刊] 征信
[作者]
夏利宇 何琬
不断累积的征信信息为判断借款人信用表现提供了数据支持,计算机技术的飞速发展为批量处理贷款申请提供了技术保障。金融机构利用统计方法建立信用评级模型,能够尽可能准确地挖掘违约借款人的信用特征,对借款人信用表现进行精准预判。从信用评级模型的概念入手,揭示信用评级模型的统计学本质,通过对比信用评级建模的输入端和输出端,即征信数据和信用评分卡,从统计学的视角解读建模过程中需要解决的数据离散化、特征选择、数据缺失、拒绝推断和数据不平衡五类技术难题。
关键词：
信用评级模型 征信数据 评分卡 统计学
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
杨莲 石宝峰 迟国泰 董轶哲
研究目标:非均衡样本信用风险的有效预测。研究方法:针对反向传播神经网络BPNN交叉熵损失函数在非均衡样本信用评级中对非违约样本识别过度、违约样本识别不足的现象，利用标签分布交叉熵(Label Distribution Aware Margin Cross Entropy,简记LDAMCE)函数对交叉熵损失函数进行改进，并采用两阶段方式对BPNN模型进行训练，构建基于BPNN-LDAMCE的信用评级模型；基于多模型对比思路，验证BPNN-LDAMCE模型对中国某金融机构1298笔真实贷款数据信用风险预测的有效性；利用UCI公开的A地区、B地区信贷数据，检验BPNN-LDAMCE模型的稳健性。研究发现:BPNN-LDAMCE在保证对非违约样本识别力的同时，提升了对违约样本的预测准确率。研究创新:通过测算非违约、违约样本到分类面的“最优分类间隔”γ_1~*、γ_2~*,利用γ_1~*、γ_2~*对交叉熵损失函数进行改进，构建基于“最优分类间隔”的BPNN-LDAMCE信用风险评价模型，既可提升BPNN信用评价模型对违约样本的预测性能，也可缓解直接加权的非均衡评级模型BPNN-WCE对非违约样本识别造成的不利影响。研究价值:为不均衡样本信用评级提供新思路。
[期刊] 林业科学
[作者]
夏凯 刘仁义 刘南 张国江
将时空理论与当前森林资源调查和监测工作紧密衔接,提出由时空数据建模、数据采集、时空数据库和数据更新共同构成的框架。不同方式采集的数据,被组织成3个层次的对象,更新到按时空数据模型定义的时空数据库中,并实现正确的对象关联、空间约束和时间约束。通过原型系统验证了框架的可行性。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
马晓君 沙靖岚 牛雪琪
研究目标:在大数据和互联网金融发展的背景下,依据个人信用,有效控制P2P项目的违约率以保证相关金融项目或平台的良好运营。研究方法:本文基于美国P2P平台Lending Club的海量真实交易数据,采用"多观测"与"多维度"两种数据清洗方式,运用2016年微软亚洲研究院提出的机器学习算法LightGBM,兼顾权威性和创新性地对平台内贷款项目的违约风险进行预测,并对不同数据清洗方法的结果进行比较。研究发现:基于多观测的LightGBM算法的预测结果最好,比Lending Club平台历史交易数据算的平均履约率提升了1.28个百分点,可减少约1.17亿美元的违约借款。研究创新:运用不同的数据清洗方式和较为前沿的机器学习算法(LightGBM)预测违约率。研究价值:在LightGBM算法得出违约率影响因素的结果基础上,可以明确Lending Club及广大P2P平台的改进内容和各国在该领域内发展完善的方向。
[期刊] 世界经济与政治论坛
[作者]
卢欣雪 赵康
在次贷危机和巴塞尔协议Ⅲ的影响下,企业信用风险评估的研究日趋重要。现代信用风险度量模型是风险评估中最有效、最常用的定量工具。本文对四种现代风险度量模型进行梳理、评述和比较。同时指出在评价指标中,回收率对于违约概率有重要影响,为我国商业银行运用数学模型度量企业信用风险提供了合理化建议。
关键词：
信用风险模型 比较分析 回收率 违约概率
[期刊] 经济理论与经济管理
[作者]
殷建红 杜亚怀 张瑞君
赊销带来的商业信用违约现象长期影响着中国企业的资金链,导致企业承担居高不下的坏账成本。本文从客户信用评级入手,以P公司商业信用管理为案例,研究信用评级模型的构建与优化。研究结果表明,信用评级需要综合考虑客户的财务因素和非财务因素、定量因素与定性因素,同时,运用统计方法 (多元排序选择模型)可以有效优化信用评级模型,能改善评级预测准确性,能为评级指标的选取与权重设计等提供重要参考依据。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李战江 句芳 修长柏 乔光华
针对实际能够获取到的样本银行数量少而无法准确划分信用级别的问题,文章构建了一个小样本评级模型:通过逼近理想点赋权模型确定评级指标的权重,建立评级总得分的测算模型;通过非参数核密度估计方法与切片取样方法获得反映小样本分布规律的评级大样本,解决了科学扩充小样本的难题;通过ward聚类对评级大样本进行有序分类,建立了可分为9个信用级别的小样本评级模型。
关键词：
信用风险 评级模型 小样本 ward聚类
[期刊] 财务与会计
[作者]
周亚东
新兴际华集团有限公司基于业绩诱因失信构建了企业会计信用评级模型，探索信用缺失横向联动考罚工作机制，持续推进会计诚信建设，重点治理会计信息问题，为经营考核等提供财务数据真实性信用情况，防范因会计信息失真引发的相关风险。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
霍学喜 张永娟
为了使当前流行的各种信用风险模型具有更高的相容性,在系统风险因素和非系统风险因素区别的基础上,建立了一个简单的信用组合风险模型。同时引进边际风险的概念,将边际风险贡献与信用组合风险管理进行了有机的结合。最后对CreditMetrics模型进行了深入剖析,得出该模型仅是信用组合风险模型的一个特例的结论。
关键词：
信用组合风险 信用组合风险模型 边际风险
[期刊] 中国远程教育
[作者]
杨红颖 王向阳 赵红
随着社会的广泛需求、信息技术的飞速发展及Internet的迅速延伸,现代远程教学得到了越来越广泛的应用。但目前的远程教学系统普遍存在智能性差、交互手段匮乏、知识结构松散、资源共享度不高等一系列弊端。本文以多Agent技术为基础,提出了一种新的基于多Agent的现代远程教学模型框架,并讨论了其主要功能及实现该系统的部分关键技术。
关键词：
远程教学 多Agent 模型框架
[期刊] 征信
[作者]
杨洋洋 谢雪梅
以"拍拍贷"网贷平台的电商借贷者数据为样本,以违约鉴别能力为准则,采用神经网络判别法和相关分析法对指标进行筛选,构建电商网贷的信用评级指标体系。同时,基于各指标的违约贡献率和AHP方法,采用主观和客观相结合的组合赋权法确定各指标的权重系数。在此基础上,基于时间帧测度电商网贷者的近期信用和长期信用,构建电商网贷动态信用评级模型。该信用评级模型可根据近期信用动态调整长期信用,及时更新用户的信用状况。研究表明,构建的电商网贷信用评级指标体系违约鉴别能力强,历史信息的重要度超过了借款信息、认证信息和个人信息,长期信用将违约样本的信用等级降低,有效降低了信用风险。
[期刊] 经济问题探索
[作者]
谭元戎 孙剑平
美国康奈尔大学教授Scott A.Snell在对知识经济时代战略人力资源管理进行研究的过程中,基于企业核心能力以全球化和知识经济浪潮为背景提出了人力资本框架模型(Human Capital Architecture)。本文以农村信用社人力资本管理为研究对象,以人力资本框架模型为研究工具,分析了农村信用社人力资源管理存在的问题,并基于人力资本框架模型提出相应的农村信用社人力资源战略管理规划。
关键词：
人力资源 人力资本框架 战略
[期刊] 会计之友
[作者]
魏春飞 秦嘉龙
生态价值会计突破传统会计的局限,将生态系统服务纳入会计核算体系。这既是宏观政策的客观要求,也是满足生态服务利益相关者对生态价值会计信息需求的途径。文章从会计假设、会计确认与计量、会计科目与账务处理、会计报告等方面阐述了生态价值会计核算框架,并以三江源保护区内的玛多县为例,详细阐述了该核算框架的实际应用。
关键词：
生态价值 会计核算 三江源
[期刊] 统计与决策
[作者]
史小康 马学俊
目前个人信用评级建模的数据呈现出高维度的特点,其中的无关变量和冗余变量对模型的简洁性、训练时间和预测精度都会产生不利影响,文章利用数据离散化的方法设计了一种新的变量选择方法,将最终被合并为一个区间的变量剔除,最后利用Logistic回归对变量选择前后模型的拟合情况、预测情况和误判概率进行了比较。结果表明这种方法对连续和离散的有序变量都具有良好的筛选作用,可以与目前信用评分中的IV统计量原则、Gini指数原则和卡方检验等离散变量的筛选方法互为补充。
关键词：
信用评级 指标选择 过滤法
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