检索结果-内蒙古大学图书馆

数理统计与管理 2020年第4期39卷 705-720页

作者：许文彬张佳韬厦门大学经济学院金融系福建厦门361005

城投债是近10年来我国地方政府筹措基础设施建设资金的主要融资工具,由于其发行基于政府信用,且短期违约风险普遍很低,通常都能获得较高评级;但这使得其评级辨识度较低,且评级调整较少,不能够真确反映城投债的信用风险及其历时变化。本... 详细信息

城投债是近10年来我国地方政府筹措基础设施建设资金的主要融资工具,由于其发行基于政府信用,且短期违约风险普遍很低,通常都能获得较高评级;但这使得其评级辨识度较低,且评级调整较少,不能够真确反映城投债的信用风险及其历时变化。本文考察了城投债的发展现状和特点,并提出一个基于多因素Logistic回归的信用评分卡模型对城投债信用风险进行测算:选取3965个城投债发行主体进行模型开发和验证,通过单因素筛选、变量转换、logistic回归,确定在整体显著性、拟合度和预测准确率上表现最优的模型作为最终测算模型;并基于该测算模型建立一个评分卡评分模型。论文最后提出若干政策建议。

关键词：城投债信用风险测算评分卡模型

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基于东南亚互联网金融市场的经典评分卡模型和机器学习模型研究

基于东南亚互联网金融市场的经典评分卡模型和机器学习模型研究

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作者：姚蜜华中师范大学

学位级别：硕士

网络借贷P2P平台自2005年从欧美国家兴起,近十年来在国内的发展经历了从高速增长到基本饱和的阶段,投资者们开始寻求新的市场。东南亚地区拥有22亿人口,自2014年来互联网行业实现了跳跃式发展,互联网金融行业站在高速发展期的风口。与... 详细信息

网络借贷P2P平台自2005年从欧美国家兴起,近十年来在国内的发展经历了从高速增长到基本饱和的阶段,投资者们开始寻求新的市场。东南亚地区拥有22亿人口,自2014年来互联网行业实现了跳跃式发展,互联网金融行业站在高速发展期的风口。与个人征信覆盖率高达90%的欧美国家相比,大部分东南亚国家银行帐户渗透率只有不到40%,未被征信覆盖到只能寻求网络信贷平台的帮助的人群数量庞大,网络借贷平台巨大的市场需求显现。面对申请人不全面的数据和空白的信用记录,如何搭建高效的风控模型是风险评估人员亟待解决的问题。东南亚地区的贷前风险评估方式有人工审核和机器审核两种方式。人工审核一般耗时三天以上,风险识别能力不强,效率和准确率都较低。机器审核一般采取信用评分的方式,根据借款人的历史信息预测其违约概率,再将违约概率转化为信用评分,最后根据借款人的信用分数进行决策。本文对传统评分卡和机器学习方法在东南亚借贷市场的信用风险预测性能进行了实证研究。本文基于东南亚44035条实际客户贷款表现数据,首先经过缺失值处理、变量衍生和变量筛选等一系列数据处理步骤后,再分别采用逻辑回归、决策树、随机森林、GBDT、XGBoost五种算法进行实证分析,对申请客户进行违约概率预测并于实际结果进行对比,结果显示机器学习算法GBDT性能最好。最后,对传统逻辑回归和机器学习算法GBDT,分别给出了评分转换方法和评分结果。从本文实证结果来看,在东南亚市场,机器学习算法比传统评分卡模型能达到更高的预测精度,同时也能和传统逻辑回归评分模型一样转化为信用评分,能够构建更加有效的风控体系,为信贷审批工作者提供更加有效的参考标准。

关键词：信用风险评分卡模型逻辑回归机器学习

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我国信用债的风险评价及预警研究—基于逻辑回归模型与评分卡模型

我国信用债的风险评价及预警研究—基于逻辑回归模型与评分卡模型

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作者：杨博文对外经济贸易大学

学位级别：硕士

随着我国债券市场的不断发展，企业的融资需求逐渐增加，越来越多的企业选择发行信用债进行融资，市场上信用债券品种、发债主体、发行数量均在不断扩张。但近年来，我国经济下行压力逐渐增大，信用债的违约风险不断暴露。识别并预警风... 详细信息

随着我国债券市场的不断发展，企业的融资需求逐渐增加，越来越多的企业选择发行信用债进行融资，市场上信用债券品种、发债主体、发行数量均在不断扩张。但近年来，我国经济下行压力逐渐增大，信用债的违约风险不断暴露。识别并预警风险债券，维护债券市场稳定是当前的迫切要求。一个适用性强、预测能力高的信用债风险评估模型能够有效地识别未来的违约债券，这对保护投资人利益，降低市场风险具有重要的现实意义。在此背景下，本文使用数据挖掘的统计方法，基于Logistic回归与信用评分卡模型，进行信用债风险预警应用。信用评分卡由于其广适应性，在金融、保险等行业得以广泛应用。这里从债项的基本信息、发债主体的评级信息、发债主体的财务信息等多角度寻找显著影响债券违约的变量，最终以数据驱动的形式从48个预选变量中选取了10个变量，涵盖信用债的基本信息、财务信息、信用评级信息等，建立了一个预测能力优异、稳健性强的信用债信用风险评价模型。实证结果表明，本文所构建的模型对信用债违约的预测具有较高的准确性， KS达到60%以上。最后，本文根据模型得出的信用债风险等级及发行金额建立了风险交叉矩阵，给出了对应的风险预警等级，在以往文献的基础上给出了对应的建议以供参考。

关键词：信用债 Logistic模型评分卡模型信用风险风险预警

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基于碳足迹分析与评分卡模型的综合能源系统性能评价研究

基于碳足迹分析与评分卡模型的综合能源系统性能评价研究

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作者：张蔚新疆大学

学位级别：硕士

随着“碳达峰，碳中和”工作的推进，我国大力实施可再生能源替代行动，综合能源系统因其低碳、高效、节能等优点成为未来能源发展的新趋势。综合能源系统通过多能协同实现不同性质能源子系统之间的优化运行、协同规划、集中管理与分配... 详细信息

随着“碳达峰，碳中和”工作的推进，我国大力实施可再生能源替代行动，综合能源系统因其低碳、高效、节能等优点成为未来能源发展的新趋势。综合能源系统通过多能协同实现不同性质能源子系统之间的优化运行、协同规划、集中管理与分配，能够有效提升能源利用率，对缓解能源危机、减轻环境污染有着重要意义。目前越来越多的综合能源系统示范项目投入了建设运营，对综合能源系统进行科学、正确的评价是推进其建设的重要反馈环节，可为我国综合能源系统工程的下一步建设和发展提供参照依据，因此对综合能源系统的评价体系和评价方法展开深入研究至关重要。本文结合我国“双碳”政策，对综合能源系统的评价体系与评价方法开展了研究，主要的研究内容如下:　　(1)本文详细分析了综合能源系统的几种典型方案的结构模型、运行特性等，包括传统能源系统、冷热电联供系统和含可再生能源的冷热电联供系统，以含可再生能源的冷热电联供系统为主要研究对象，分析了其主要设备的数学模型与工作原理。　　(2)由于现有的综合能源系统评价体系尚未考虑碳足迹因素，因此本文从碳足迹的角度出发，剖析了综合能源系统在生命周期内的直接和间接碳排放，并提出了一套基于碳足迹的综合能源系统多维度评价指标体系。该评价体系通过“压力-状态-响应”模型选取了17个评价指标，所选指标不仅可以反映指标体系与系统碳足迹之间的关系，也可以对系统的能耗性、环境性、可靠性、经济性和社会性这五个维度的性能进行全面的评价。　　(3)提出了一种将层次分析(AnalyticHierarchyProcess,AHP)法、CRITIC法与评分卡模型相结合的混合评价方法。首先采用AHP法和CRITIC法分别计算出主客观权重值，然后运用动态组合赋权法计算出组合权重，再基于评分卡模型计算出系统的各项指标得分与综合得分。选取我国西部某地区建筑综合能源系统项目作为算例，设计两种系统方案，引入Kendall秩相关系数分析两种系统间的相关性，运用所提出的评价体系和评价方法对系统进行综合评价，并通过灵敏度分析对该评价方法的可行性与鲁棒性进行验证。

关键词：综合能源系统碳足迹分析 AHP-CRITIC法评分卡模型多目标评价

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信用卡客户信用风险的实证研究——基于申请评分卡模型

信用卡客户信用风险的实证研究——基于申请评分卡模型

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作者：黄敏嘉对外经济贸易大学

学位级别：硕士

随着金融市场的日益全球化，以信用卡为核心的零售业务正以迅猛的态势发展。但国内的零售信贷业务起步较晚，在其迅猛发展的今天也暴露出不少的问题，其中最核心的问题就是信用风险。现阶段商业银行在管理信用风险业务时主要使用的是以... 详细信息

随着金融市场的日益全球化，以信用卡为核心的零售业务正以迅猛的态势发展。但国内的零售信贷业务起步较晚，在其迅猛发展的今天也暴露出不少的问题，其中最核心的问题就是信用风险。现阶段商业银行在管理信用风险业务时主要使用的是以数据挖掘为基础的评分卡模型。本文研究的正是基于申请评分卡模型对商业银行信用卡用户的风险评估，研究过程中加入数据挖掘技术进行数据清洗，抽样得到可供建模的数据集，建立Logistic模型和Divergence评分卡模型。对评分卡模型进行拒绝推断分析，并将评分标准化得到最终的评分卡。本文的创新之处在于： 1.利用Model Bulider 软件计量WOE值和IV值，利用WOE的分布对变量进行分组，增加模型预测的准确性； 2.根据模型的Divergence值来选取变量，获取更具区分能力的评分卡模型； 3.利用拒绝推断模型增加模型预测的精确性。从模型结果看出，Divergence模型比Logistic回归模型更优；实际违约概率存在明显的风险区分能力；拒绝推断模型可以加强模型的预测能力。

关键词：评分卡模型数据挖掘模型验证 ROC曲线拒绝推断

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基于AHP-CRITIC法与评分卡模型的RE-CCHP系统综合性能评价

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现代电子技术 2023年第5期46卷 139-144页

作者：张蔚武家辉张华杨健新疆大学可再生能源发电与并网控制教育部工程研究中心新疆乌鲁木齐830017 中广核新能源投资(深圳)有限公司新疆分公司新疆乌鲁木齐841100

随着“碳达峰,碳中和”工作的推进,我国将大力实施可再生能源替代行动,将可再生能源与传统的冷热电联供系统结合成为未来能源发展的新趋势。但是新能源发电具有的不确定性、波动性,使得系统能源利用率降低且增加了运营成本,同时现有的... 详细信息

随着“碳达峰,碳中和”工作的推进,我国将大力实施可再生能源替代行动,将可再生能源与传统的冷热电联供系统结合成为未来能源发展的新趋势。但是新能源发电具有的不确定性、波动性,使得系统能源利用率降低且增加了运营成本,同时现有的评价指标和方法尚不完善,文中首先以能耗性、环境性、可靠性、经济性和社会性为目标建立综合评价体系,分别采用层次分析法和CRITIC法计算指标的主客观权重,提出一种通过动态组合赋权法构建评分卡模型的综合评价方法。选取新疆某地区建筑作为研究对象,建立评分卡模型对不同的系统方案进行打分排序,并通过灵敏度计算验证该评价方法的可行性。研究结果将为我国可再生能源冷热电联供系统的建设与评估提供一定价值。

关键词：可再生能源冷热电联供综合评价层次分析法 CRITIC法动态组合赋权评分卡模型灵敏度计算

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制造业上市公司财务数据异常风险评分卡模型

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沈阳师范大学学报（自然科学版） 2023年第6期41卷 556-561页

作者：邵永运张立莹沈阳师范大学软件学院沈阳110034

传统的评分卡模型往往用来对个人或企业进行信用评分。将信用评分卡模型引入上市公司财务数据异常风险评分中,对上市公司财务数据异常风险进行打分,在规范证券市场的同时,中小股东在投资前可以使用其作为投资参考,使得该操作具有一定的... 详细信息

传统的评分卡模型往往用来对个人或企业进行信用评分。将信用评分卡模型引入上市公司财务数据异常风险评分中,对上市公司财务数据异常风险进行打分,在规范证券市场的同时,中小股东在投资前可以使用其作为投资参考,使得该操作具有一定的研究意义。首先,运用机器学习相关技术,通过特征筛选与SVM-LightGBM模型将上市公司财务异常风险判别的概率值作为逻辑回归模型的输入值;其次,进行特征分箱、证据权重值的计算与替换等操作;最后,将其与评分卡模型衔接,对12287条制造业上市公司的财务数据进行实证研究。结果表明,利用评分卡模型得出的结果具有较高的可信性,该模型可以合理地对上市公司财务数据的异常风险进行评分,且具有较好的性能。

关键词：财务造假逻辑回归评分卡模型实证研究

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基于银联交易数据和评分卡模型的某银行信贷风控应用研究

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软件 2024年第9期45卷 139-141页

作者：叶国林刘邓郭家文张晓宇银联商务股份有限公司上海200120

本研究基于银联交易数据,成功构建了某银行贷前审批风控评分卡模型。经过数据处理、特征衍生与选择、建模及评估,该模型的KS指标超过了0.3,PSI在0.02左右,表现稳定且业务可行,对贷前用户风险评估具有显著参考价值。研究同时证明了银联... 详细信息

本研究基于银联交易数据,成功构建了某银行贷前审批风控评分卡模型。经过数据处理、特征衍生与选择、建模及评估,该模型的KS指标超过了0.3,PSI在0.02左右,表现稳定且业务可行,对贷前用户风险评估具有显著参考价值。研究同时证明了银联交易数据的商业价值,为多方数据联合建模提供了经典案例。

关键词：银联数据评分卡模型信贷风控

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可超越评分卡模型么?基于LightGBM与卷积神经网络在贷款违约风险预测的研究

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特区经济 2021年第5期 67-69页

作者：李泽远招商局金融科技有限公司创新中心广东深圳518000

随着贷款机构和贷款业务的增长,尽早识别高风险贷款降低不良率,成为开展该项业务的核心能力。本文借助天池贷款违约数据集,运用特征分箱、模型稳定性筛选等特征工程方法,构建了评分卡模型常用的逻辑回归、LightGBM和卷积神经网络模型,... 详细信息

随着贷款机构和贷款业务的增长,尽早识别高风险贷款降低不良率,成为开展该项业务的核心能力。本文借助天池贷款违约数据集,运用特征分箱、模型稳定性筛选等特征工程方法,构建了评分卡模型常用的逻辑回归、LightGBM和卷积神经网络模型,根据客户基本信息与贷款信息,构建了贷款违约分类模型预测贷款违约概率。实验结果表明,LightGBM模型基于AUC和KS指标的性能和稳定性显著优于逻辑回归和卷积神经网络模型。

关键词：贷款违约预测信用风险 LightGBM 卷积神经网络逻辑回归评分卡模型特征工程

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互联网小额信贷违约风险识别模型研究:基于集成学习方法

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华北水利水电大学学报(社会科学版) 2025年第2期41卷 54-62页

作者：赵健郭青河南工程学院经济贸易学院河南郑州451191 中南财经政法大学统计与数学学院湖北武汉430000

随着互联网信贷规模快速扩大,风险管理问题日益突出。为更准确预测用户违约概率,提升信贷风险控制能力,本研究将传统评分卡模型和机器学习模型相结合,提出一种新的违约风险识别模型。以LendingClub小额贷款业务数据为样本,在对数据进行... 详细信息

随着互联网信贷规模快速扩大,风险管理问题日益突出。为更准确预测用户违约概率,提升信贷风险控制能力,本研究将传统评分卡模型和机器学习模型相结合,提出一种新的违约风险识别模型。以LendingClub小额贷款业务数据为样本,在对数据进行预处理、变量筛选和不平衡数据处理后,将LightGBM和NGBoost的预测概率通过评分卡模型转化为信用评分,并将其作为新的特征,运用Logistic得到最终结果。结果表明:与单一模型相比,引入传统评分卡模型的组合模型具有更优的识别效果。该研究将为增强对借款人的动态管理提供有效理论依据。

关键词：违约风险识别集成学习评分卡模型组合模型

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