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[期刊] 统计研究
[作者]
王磊 范超 解明明
国际经验表明,信用评分技术可较好地解决小企业贷款高成本、高风险及信息不对称难题。本文广泛选取了可适用于小企业主信用评分领域的12种数据挖掘模型(包括本文的改进模型门限Logistic),并以3个银行微观客户数据集为案例,通过10折交叉验证和预期分类错误成本的方式,检验了这些模型的综合信用评分能力。分析结果及稳健性检验表明,本文改进的门限Logistic模型在模型预测能力及预期错误分类成本等多方面表现优秀;而基于决策树的组合方法也表现良好。本研究对国内商业银行建立合适的小企业主贷款信用评分模型具有参考意义,也有助于推动银行微观金融统计,完善金融统计工作。
[期刊] 征信
[作者]
何珊 刘振东 马小林
信用评分是银行等金融机构评估贷款申请人、决定是否为贷款人放款的重要依据。欧美国家的保险公司使用评分系统来评估新的投保人和潜在客户可能给保险公司带来的风险。信用评分系统为潜在的贷款申请人设定评分模型。评分模型的优点是能够以最少的人力快速处理大量的信用申请,从而减少运营成本,并且可以有效替代没有经验的信贷工作人员,从而有助于控制坏账损失。采用判别分析、逻辑回归等传统信用评分模型和人工智能方法探讨信用评分模型的性能,使用真实数据集的实验,结果表明,分类回归树和神经网络在预测精度和第二类错误方面优于传统的信用评分模型。
关键词：
信用评分 数据挖掘 决策树 神经网络
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
王萍 牟冬梅 石琳 琚沅红
[目的/意义]融合学科领域知识优化数据挖掘模型构建的策略,提高知识发现结果的可靠性和置信度。[方法/过程]以某三甲医院冠心病住院患者的临床资料为研究对象,将医学领域知识融合嵌入机器学习过程,从数据集成与质量控制层、数据分析与模型构建层、模型结果优化与调整层构建数据挖掘模型。[结果/结论]领域知识融合可以驱动数据挖掘模型构建策略的优化,能够促进数据的知识发现从传统型的技术算法驱动向新型的领域知识指导转型,提高数据挖掘结果的置信度。[局限]多领域知识融合的机制和效果还需深入探讨。
关键词：
领域知识 知识融合 数据挖掘 模型构建
[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] 图书情报工作
[作者]
唐涛
将领域本体学习的任务与中文文本挖掘技术相结合,构建基于文本挖掘的中文领域本体学习模型,从领域文本库构建、领域概念学习、概念间关系学习、本体表示和本体评价五个方面研究该模型各个模块的实现方法和技术。
关键词：
文本挖掘 领域本体 本体学习
[期刊] 统计与决策
[作者]
李泽安 李泽慧
回归分析是数据挖掘中重要的方法之一。文章研究了基于半参数Beta回归模型结合惩罚样条估计的数据挖掘方法。当数据中因变量的数据取值为(0,1)区间(或某个区间)时,利用半参数Beta回归模型进行数据挖掘,不仅具有很好的解释效果,而且能挖掘出隐含在数据内部的有用信息。实验结果验证了研究方法的有效性。
[期刊] 科技管理研究
[作者]
王玻 彭伟
借助数据挖掘技术构建企业诊断信息智能采集模型,为服务企业智能诊断系统设计奠定基础。对比分析服务企业各诊断主题现状、流程、存在不足及诊断情报收集状况,为服务企业的诊断构建情报智能采集模型。模型整合诊断信息搜集的基本流程,借助数据挖掘技术来实现服务企业诊断情报的收集、处理、智能分析等功能为一体,增加情报采集的协同性与智能性,实现诊断情报知识获取的自动化与智能化。通过分析,将数据挖掘、特征识别等技术应用在企业诊断信息采集方面是提高企业诊断智能性的有效途径,也是企业诊断智能化的重要发展方向。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
李会 程刚
在竞争日益激烈的市场经济中,数据、信息已经成为企业重要的经济资源。由于数据的巨大和冗余,企业为了更好地利用这些数据而逐步建立了自身的竞争情报系统,高效地利用竞争情报系统已经成为企业的制胜秘笈。将数据挖掘技术应用在竞争情报系统中,可以快速有效地挖掘出海量数据之间的关联性,根据挖掘出来的关联性帮助企业揭示已知的事实,预测未来可能发生的结果,为企业制定正确的战略决策作出贡献。
关键词：
数据挖掘 企业 竞争情报系统 模型
[期刊] 经济问题
[作者]
朱鑫榕
以数据挖掘方法的基本概念和挖掘过程为基础,探讨数据挖掘方法在财政管理中的应用。主要内容有:(1)数据预处理,是指在对数据进行数据挖掘之前,先对原始数据进行必要的清洗、集成、转换、离散和规约等一系列的处理工作,使之符合挖掘算法进行知识获取研究所要求的最低标准;(2)分类挖掘法,包括贝叶斯算法、决策树算法、遗传算法、k-近邻算法和人工神经网络;(3)关联挖掘法,挖掘探索出隐藏在数据间的相关关系;(4)聚类挖掘法,按照样本在性质上的亲疏远近进行分类。通过对财政管理中的财政收入进行挖掘,得出结论:企业所得税虽然在数值上往往比营业税或者增值税高,但通过决策树算法进行挖掘,可以看到在财政收入中企业所得税与...
关键词：
决策树算法 财政管理 税收占比
[期刊] 比较教育研究
[作者]
丁国勇 程晋宽
教育数据挖掘是分析教育数据背后所蕴藏的教育规律的一种新途径。美国作为高等教育发达国家,重视基于实证研究传统的院校研究,整合高等教育院校研究与计算机信息技术和数理统计的研究成果,以教育数据挖掘汇集聚焦高等学校招生、学生学习行为、教育经费的收支等现实困境,探索教育大数据、富数据背后的内在机理,寻找应对高校发展挑战的决策支持方案,推动美国高校形成数据支持决策的管理模式。
[期刊] 商业经济与管理
[作者]
钱水土 黄震宇
融资难问题已成为制约我国中小企业发展的主要障碍。长期以来我国银行业的主体———国有商业银行在中小企业贷款中难有作为 ,造成这种现象的重要原因是由于对中小企业的贷款风险大、成本高。近年来发达国家银行业开始在中小企业信贷中引入信用评分模型 ,本文将对其在我国中小企业信贷中的应用进行初步探讨。
关键词：
中小企业 信贷 信用风险 信用评分
[期刊] 工业工程
[作者]
肖冰 李从东 余明辉
在参考White和Smyth算法的基础上,结合中小企业集群复杂网络具有局域世界性(群落结构)、竞争性、获取的信息不完全和不对称等特点,对White和Smyth算法进行了改进,提出了一种适应中小企业集群复杂网络核心节点的挖掘模型,并用实例进行了说明。对中小企业集群复杂网络的安全性进行了阐述。
关键词：
中小企业集群 复杂网络 挖掘模型
[期刊] 国际金融研究
[作者]
邓超 胡威 唐莹
在小企业信用评分模型的构建中,因数据缺失和样本选择性偏差可能导致模型参数估计有偏,对模型的预测能力和应用会有很大影响。本文利用从万德数据库中筛选出的小企业信息资料,模拟银行信贷筛选,产生带有缺失数据的模拟信贷样本,利用Heckman二阶段模型预测新的信用评分模型,将其结果与忽略缺失数据的审查模型和基于完全信息的标准模型进行比较。结果显示,Heckman二阶段模型的表现优于直接忽略缺失样本数据的审查模型,更接近标准模型的结果。这表明拒绝推论能够有效解决信用评分建模中数据缺失导致的样本选择偏差,提高信用评分模型的有效性和预测能力。
[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
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