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基於機器學習的個人信用風險智能評估

  • 作者:梁龍躍|責編:史岩
  • 出版社:中國紡織
  • ISBN:9787522932378
  • 出版日期:2026/06/01
  • 裝幀:平裝
  • 頁數:256
人民幣:RMB 99.9 元      售價:元
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內容大鋼
    本書從信用風險的起源與發展出發,系統梳理了個人信用風險的成因以及評估方法,深入探討了傳統和創新類個人信用風險評估指標,並通過對大量文獻的梳理和實證研究,提出了一系列基於機器學習、深度學習、可解釋機器學習的個人信用風險評估模型,旨在以全新的方法和更為深刻的技術研究個人信用風險問題。本書不僅為學術研究提供了新的視角和方法,也為探索金融機構的個人信用風險管理提供了有益的參考。

作者介紹
梁龍躍|責編:史岩
    梁龍躍,貴州大學經濟學院副教授,碩士生導師,金融學教研室主任。中國科學院大學概率論與數理統計專業博士。主要從事數量經濟學、金融風險管理、金融科技、能源經濟與機器學習交叉領域研究,主講「金融風險管理」「量化投資」「金融數據分析」等核心課程。近年來,在Energy、Journal of Forecasting、Expert Systems with Applications、《運籌與管理》《電腦工程與應用》等國內外高水平期刊發表論文20余篇。主持貴州省哲學社會科學一般課題、貴州省科技計劃項目、貴州省理論創新課題等多項省級課題,參與國家自然科學基金、國家社會科學基金等國家級課題研究。

目錄
第1部分
  第1章  緒論
    1.1  信用風險
    1.2  信用風險管理
  第2章  個人信用風險的理論基礎
    2.1  個人信用風險的概念界定
    2.2  個人信用風險的成因
    2.3  個人信用風險的風險特徵與表現形式
    2.4  個人信用違約的確定
  第3章  個人信用風險評估指標
    3.1  個人信用風險評估指標概述
    3.2  傳統信用風險評估指標
    3.3  創新信用風險評估指標
  第4章  模型演算法
    4.1  傳統模型
    4.2  機器學習模型
    4.3  集成演算法
    4.4  深度學習模型
    4.5  圖神經網路
    4.6  可解釋性演算法
    4.7  評價指標
    4.8  模型最優超參數搜索
第2部分
  第5章  基於GAMI-Net模型的個人信用風險評估研究
    5.1  引言
    5.2  文獻回顧
    5.3  數據處理
    5.4  實證結果與分析
    5.5  結論與展望
  第6章  個人信用風險的決定性因素是什麼?——基於可解釋機器學習的實證分析
    6.1  引言
    6.2  文獻回顧
    6.3  數據源和預處理
    6.4  實證結果
    6.5  研究結論
  第7章  基於可解釋性機器學習模型的信用反欺詐研究
    7.1  引言
    7.2  文獻回顧
    7.3  數據預處理
    7.4  實證結果
    7.5  結論與建議
  第8章  基於時空效應視角的個人信貸違約研究
    8.1  引言
    8.2  文獻回顧
    8.3  數據預處理
    8.4  實證結果
    8.5  結論與建議
    8.6  本章附錄
第3部分
  第9章  基於自然語言處理與深度學習的個人信用風險評估研究

    9.1  引言
    9.2  文獻回顧
    9.3  數據處理
    9.4  實證結果與分析
    9.5  特徵重要性
    9.6  可解釋性分析
    9.7  結論
  第10章  基於圖卷積神經網路的個人信用風險評估
    10.1  引言
    10.2  文獻回顧
    10.3  實證過程
    10.4  模型實證結果及比較
    10.5  結論與建議
  第11章  利用LSTM神經網路預測信用貸款平台的違約率
    11.1  引言
    11.2  文獻回顧
    11.3  數據源和預處理
    11.4  實證結果
    11.5  結論與建議
參考文獻

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