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银行1H2021报告综述:
信用风险
预期改善,净利润释放加速(25页).pdf
银行1H2021报告综述:
信用风险
预期改善,净利润释放加速(25页).pdf
2022-02-17 20:04:23
755KB
研究报告
大数据下的
信用风险
管理参照.pdf
大数据下的
信用风险
管理参照.pdf
2022-02-13 19:08:33
29KB
网络文档
credit_risk_model:全面的
信用风险
模型和记分卡,使用来自Lending Club的数据-源码
信用风险
建模和记分卡开发 全面的
信用风险
模型和记分卡,使用来自Lending Club的数据 可以在找到解释模型的中篇文章
2022-01-03 12:05:03
1.07MB
JupyterNotebook
1
BP神经网络在
信用风险
评估中的应用 (2005年)
采用人工神经网络模型研究
信用风险
评估问题。研究利用BP算法训练多层前馈神经网络,给出了基于BP算法的
信用风险
评估计算步骤,最后以对个人信用评估为例,说明了人工神经网络在
信用风险
评估系统中的应用。
2021-12-23 19:41:45
258KB
自然科学
论文
1
Lending Club 信贷违约数据数据集
Lending Club 信用贷款违约数据是美国网络贷款平台 LendingClub 在2007-2015年间的信用贷款情况数据,主要包括贷款状态和还款信息。附加属性包括:信用评分、地址、邮编、所在州等,累计75个属性(列),890000笔 贷款(行)。数据字典在另外一个单独的文件中。
2021-12-07 12:40:05
239.7MB
信用评分
信用风险
风险评估
Kaggle
1
Lending Club 信贷违约数据数据集
Lending Club 信用贷款违约数据是美国网络贷款平台 LendingClub 在2007-2015年间的信用贷款情况数据,主要包括贷款状态和还款信息。附加属性包括:信用评分、地址、邮编、所在州等,累计75个属性(列),890000笔 贷款(行)。数据字典在另外一个单独的文件中。
2021-11-14 19:01:22
239.7MB
信用评分
信用风险
风险评估
Kaggle
1
基于决策树机器学习对P2P网贷
信用风险
分类.ipynb
该资源属于代码类资源,用jupyter notebook编写,文档类型是ipynb,只能用jupyter note 打开,主要内容是机器学习算法中的决策树算法,数据来源于p2p网贷数据,通过此模型算法可以很好的对客户的是否会违约进行预测分类。
2021-11-10 14:19:31
18KB
决策树
机器学习
P2P
信用风险度量
1
基于CPV模型改进的银行业
信用风险
宏观压力测试研究
基于CPV模型改进的银行业
信用风险
宏观压力测试研究,曹麟,彭建刚,本文对CPV模型的残差相关性假设进行了调整,使压力情景生成模型和风险传导模型能分开处理,从而可采用偏最小二乘法对
信用风险
传导
2021-11-08 23:00:19
604KB
首发论文
1
基于行业相关性的银行业
信用风险
宏观压力测试研究
基于行业相关性的银行业
信用风险
宏观压力测试研究 ,彭建刚,易昊,遵循宏观审慎管理的原则和理念,提出了基于行业相关性的银行业
信用风险
宏观压力测试方法。这一方法将宏观经济因子引入多元风险因
2021-11-08 22:49:43
706KB
首发论文
1
信用风险
模型的统一性分析
信用风险
模型的统一性分析,谢西海,刘莹丰,CreditMetrics和KMV以及CreditRisk+模型是现代
信用风险
度量的三大主要模型。CreditMetrics和KMV模型时隐含变量模型,而CreditRisk+是Bernoulli混合变量
2021-11-07 15:37:42
211KB
首发论文
1
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