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个人贷款违约预测模型研究
个人贷款违约预测模型研究
作者:
冯宁
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
python
Logistic模型
违约
摘要:
随着全球经济的快速发展以及资本市场的垄断,无论是企业的发展还是人们超前消费观念的提前到来,贷款已成为企业和个人解决经济问题的一种重要手段.对于银行业或者小贷机构而言,信用卡以及信贷服务是高风险和高收益的业务,如何通过用户的海量数据挖掘出用户潜在的信息即信用评分,并参与审批业务的决策从而提高了风险防控措施,该过程不仅提高了业务的审批效率而且给予了关键的决策,同时风险防控如果没有监测到位,对于银行业来说会造成不可估量的损失,因此这部分的工作是至关重要的.通过某银行脱敏的信用卡客户数据,通过建立现阶段比较热门的机器学习Logistic模型来研究客户信用的关键指标对模型的作用,从而对信用卡用户的违约情况进行提前预测分析.个人贷款违约预测模型的建立以及后期的关键指标的探索,在银行业或者小贷机构的贷前审批以及贷中的管理决策中都有很好的指导作用,并且具有很强的实践性和意义.
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文献信息
篇名
个人贷款违约预测模型研究
来源期刊
现代商贸工业
学科
政治法律
关键词
python
Logistic模型
违约
年,卷(期)
2019,(17)
所属期刊栏目
政策与商法研究
研究方向
页码范围
161-164
页数
4页
分类号
D9
字数
3565字
语种
中文
DOI
10.19311/j.cnki.1672-3198.2019.17.080
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
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冯宁
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研究主题发展历程
节点文献
python
Logistic模型
违约
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
现代商贸工业
主办单位:
中国商办工业杂志社
出版周期:
旬刊
ISSN:
1672-3198
CN:
42-1687/T
开本:
16开
出版地:
湖北省武汉市
邮发代号:
38-450
创刊时间:
1988
语种:
chi
出版文献量(篇)
50300
总下载数(次)
201
总被引数(次)
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