金融信用评估大数据背景下的统计学与机器学习应用金融科技教程 pdf下载

本书以金融信用评估为主题，以社交媒体为背景展开，旨在将大数据信息应用于信用评估与预测，从而维护金融市场的有效运作。本书涉及个人与企业两个信用评估主体，从这两个维度出发，为读者介绍传统个人信用评分与企业信用评级机制，展示统计学模型与机器学习模型如何应用于信用评估中。本书还探索了大数据对信用评估的作用，引入社交媒体大数据，通过机器学习和深度学习的方式对多模态大数据进行分析，并将提取的信息应用于评分与评级过程，丰富了大数据的应用场景，*定程度上填补了信用评估相关研究的学术空白。 本书适合对信用评估、大数据分析、社交媒体研究感兴趣的读者阅读，也可作为*校相关*业的教学参考用书。

*章 引言 * 
*.* 什么是信用 2 
*.2 个人信用介绍 3 
*.3 企业信用介绍 5 
*.4 大数据背景下的信用评估 6 
*.4.* 金融科技 7 
*.4.2 大数据背景下的信用服务 *0 
*.5 本书主要内容 *2 
2章 传统个人信用评分 *5 
2.* 个人信用概述 *6 
2.2 相关工作总结 *8 
2.2.* 关于个人信用评分 *8 
2.2.2 个人信用评分研究现状 *9 
2.3 信用评分方法介绍 2* 
2.3.* 统计学方法 2* 
2.3.2 机器学习 24 
2.4 信用评分模型构建 3* 
2.4.* 数据集描述 3* 
2.4.2 评*指标 34 
2.4.3 模型构建 36 
2.4.4 结果分析 36 
2.5 本章小结 46 
3章 基于社交媒体的在线个人信用评分 48 
3.* 个人信用评分新趋势 49 
3.2 相关工作总结 53 
3.2.* 在线个人信用评分 53 
3.2.2 性格*质分析 55 
3.3 技术基础 58 
3.4 基于社交媒体信息的信用评分框架 6* 
3.4.* 总体框架 6* 
3.4.2 数据采集模块 62 
3.4.3 人格*质挖掘模块 62 
3.4.4 风险评估模块 63 
3.4.5 输出可视化模块 64 
3.5 实验结果 64 
3.5.* 实验设置 64 
3.5.2 基于BERT的人格*质检测性能研究 65 
3.5.3 信用评分结果 67 
3.6 本章小结 72 
4章 传统企业信用评级 74 
4.* 企业信用评级概述 75 
4.2 相关工作总结 78 
4.2.* 企业信用评级概述 78 
4.2.2 企业信用评级研究现状 80 
4.3 传统信用评级方法 84 
4.4 信用评级模型构建 86 
4.4.* 数据集描述 86 
4.4.2 评*指标 89 
4.4.3 *征选择 89 
4.4.4 模型构建 90 
4.4.5 *征选择后模型构建 93 
4.5 本章小结 *02 
5章 在线企业信用评级 *04 
5.* 企业信用评级新趋势 *05 
5.2 相关工作总结 *08 
5.2.* 信用评级回顾 *08 
5.2.2 文本分析研究现状 *09 
5.2.3 图像分析研究现状 **2 
5.3 基于社交媒体的信用评级 **4 
5.3.* 在线信用评级框架 **4 
5.3.2 框架概述 **5 
5.4 *征提取细节 **7 
5.4.* 文本情绪信息提取 **7 
5.4.2 图像情绪信息提取 *24 
5.5 在线企业信用评级实验 *26 
5.5.* 数据描述 *26 
5.5.2 文本情绪提取 *27 
5.5.3 图像情绪提取 *28 
5.5.4 实验结果 *30 
5.6 本章小结 *33 
6章 结语 *35 
6.* 大数据背景下的个人信用评分 *36 
6.2 大数据背景下的企业信用评级 *37 
6.3 未来趋势 *39 
附录A 信用评级建模中各季度的信用等级分布 *4* 
附录B _在20*3—20*5年数据集上的递归*征*法结果（二季度*季度） *44 
附录C 大五人格问卷 *59 
参考文献 *63 

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