所属分类：学术专著 > 经济财政 > 经济与管理
小样本数据特征驱动的信用风险分类研究
- 作者：张晓明，余乐安,著
- 定价：98 元
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内容简介：信用风险评估是信用风险管理领域重要的研究内容之一。在信用风险评估中，数据集的小样本、非均衡性等数据特征对信用分类结果产生 很大影响。特别地，对于新兴的金融机构或...阅读全部
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- 经济管理出版社 出书
图书详情
- 出版时间：2024.
- 出版地区：北京
- CIP核准号：2024VZ3103
- ISBN：978-7-5243-0057-1
- 正文语种：
- 中图法分类：F830.5
- 主题词：信用;风险管理;研究
- 出版单位：经济管理出版社
内容介绍：
信用风险评估是信用风险管理领域重要的研究内容之一。在信用风险评估中，数据集的小样本、非均衡性等数据特征对信用分类结果产生
很大影响。特别地，对于新兴的金融机构或开展新的信贷业务时，由于数据获取成本高、数据获取困难等原因，面临着小样本数据问题。
小样本数据具有不完整和不充足特性，导致其构建的模型是低效的甚至是无效的，相应的决策也是错误的。“数据特征驱动建模”将有效
地解决这些问题和提升信用风险分类精度。鉴于此，本书主要聚焦小样本数据特征驱动的信用风险分类问题。本书基于小样本学习理论与
信用风险分类理论，构建了小样本数据特征驱动的信用风险分类研究框架。基于该研究框架，系统研究了信用数据中属性稀缺小样本、混
合属性小样本、高维性小样本、无有效训练样本和非均衡性小样本的信用风险分类问题，并在此基础上提出了小样本数据特征驱动的信用
风险分类模型实施与对策建议。因此，本书研究具有较强的理论意义和实践意义，对于实际开展小样本信用风险评估具有一定的参考价
值。
CIP信息：
小样本数据特征驱动的信用风险分类研究/张晓明，
余乐安著,--北京:经济管理出版社,2024.--ISBN
978-7-5243-0057-1
I.F830.5
中国国家版本馆CIP数据核字第2024VZ3103号