基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
为研究影响客户信用风险的诸因素,运用数据挖掘软件SAS/EM对银行提供的大量客户资料进行卡方检验和多因素Logistic回归分析,力求能够根据模型实现对客户的信用风险状况进行分类,进一步对客户进行评分,并对结果进行了分析讨论.
推荐文章
基于BP神经网络的客户信用风险评价
信用风险评估
评估指标体系
神经网络
商业银行
电力企业客户信用风险管理实证研究
电力企业客户信用
信用风险管理系统
Logistic回归模型
用电异常
过滤器
供电企业客户信用风险分析与防范
供电企业
用电客户
信用风险
管理
基于Logistic模型的商业银行信用风险分析
卡方分箱
违约风险
Logistic回归
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 客户信用风险诸因素的Logistic回归分析
来源期刊 华南金融电脑 学科 工学
关键词 数据挖掘 Logistic回归分析 信用等级
年,卷(期) 2003,(10) 所属期刊栏目 应用技术
研究方向 页码范围 87-89
页数 3页 分类号 TP3
字数 3625字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.2095-0799.2003.10.036
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 周晓明 西南财经大学模拟银行实验中心 15 94 6.0 9.0
2 晏永胜 西南财经大学模拟银行实验中心 3 33 2.0 3.0
3 关文静 西南财经大学模拟银行实验中心 2 11 1.0 2.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (0)
节点文献
引证文献  (11)
同被引文献  (3)
二级引证文献  (1)
2003(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2004(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2005(3)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(0)
2007(2)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(1)
2009(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
2012(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2015(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2017(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2019(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
数据挖掘
Logistic回归分析
信用等级
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
金融科技时代
月刊
2095-0799
44-1680/N
大16开
广州市天河区建中路55-57号6楼
46-302
1992
chi
出版文献量(篇)
10074
总下载数(次)
26
总被引数(次)
11560
论文1v1指导