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[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] 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] 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] 工业工程
[作者]
李勇 赵金涛
针对我国商业银行面临的不良贷款信用风险问题,提出了一种基于数据挖掘技术的决策树模型方法,对不良贷款信用风险问题进行预测分类。详细介绍了决策树模型的建立方法并且用实例结果表明该模型在预测银行不良贷款信用风险中的实用价值。
关键词：
银行 信用风险 数据挖掘 预测分类
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
王兴起 王维才 谢宗晓 丘东
基于文本挖掘的方法,文章设计了一个结合知识库实现的信息安全风险评估系统,该系统可以最大限度地降低执行者评估过程中的主观随意性,同时为知识库的数据采集提供了一个切实可行的途径。
关键词：
文本挖掘 风险评估 信息安全 应用研究
[期刊] 中国内部审计
[作者]
文勇
随着ERP和电子商务的普及应用,以现场人工操作为主的传统审计方式已不能适应网络时代经济发展的需求,连续审计应运而生。连续审计是指审计人员无论何时何地,都可通过网络访问被审计单位的数据中心,开展实时在线审计。其过程包括数据采集、数据传输、数据存储与数据处理四个阶段。在数据处理
[期刊] 审计与经济研究
[作者]
易仁萍 陈耿 杨明 孙志辉
一种新的抽样方法是把数据挖掘技术中的分类、聚类及离群点挖掘等应用到审计风险管理中去。新抽样方法的使用不仅减轻审计人员的负担 ,而且可以提高审计风险管理的质量。
[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] 征信
[作者]
宋云鹏 武钰
目前,数据挖掘技术在信用评分领域的应用已较成熟,但因缺乏对数据挖掘实际操作技术及其问题的研究,常难以获得理想的挖掘效果。梳理数据挖掘的操作流程,归纳总结数据挖掘的关键点,借助个案解析数据挖掘中常见的技术问题及数据挖掘技术的局限性,以期为利用数据挖掘技术进行信用评分提供技术支持。
[期刊] 中国内部审计
[作者]
黄松 尚颖 马薇 吴婷婷
本文创新运用人工智能领域先进技术聚类分析算法,以工程结余物资风险分析为切入点,利用业务全流程数据制定评价指标标准,计算物资库龄和项目流转数,从而筛选出工程结余物资存量,总体评估审计风险,进而实现审计风险防范。
关键词：
大数据 数据挖掘 结余物资 风险防范
[期刊] 工业技术经济
[作者]
易久
电子商务的广泛应用使企业产生了大量的业务数据 ,按企业既定业务目标对这些数据进行数据挖掘可以帮助企业分析出完成任务所需的关键因素。本文介绍了数据挖掘的各种技术 ,分析了数据挖掘在电子商务中的使用方法 ,并讨论了在电子商务活动中使用数据挖掘的若干关键技巧。
关键词：
电子商务 数据挖掘
[期刊] 统计与决策
[作者]
朱梅红
本文介绍了数据挖掘中抽样技术运用的历史与现状,总结了数据挖掘领域对抽样技术研究和使用中存在的问题,并指出了数据挖掘中抽样技术未来研究方向和发展前景。
[期刊] 现代管理科学
[作者]
刘霞 王爱民
本文阐述了CRM的内涵和外延及数据挖掘技术常用的算法和分析方法,并在此基础上重点分析了数据挖掘技术在CRM中的功能和应用。
[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
齐梅
数据挖掘是当前人工智能研究中最热门和最有前途的方向之一。数据挖掘技术的成熟,加上高性能数据仓库技术,让数据挖掘技术进入了实用阶段。电信运营企业是高技术密集企业,对于运用数据挖掘技术将积累的大量历史数据转变为可以支持决策的知识的需求越来越强烈。文章对数据挖掘技术应用于电信运营企业进行了研究。
关键词：
数据仓库 数据挖掘 电信行业
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