导读:本文包含了信用风险评估论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:模型,信用风险,风险评估,信用,粗糙,融资租赁,互联网。
信用风险评估论文文献综述
曾鸣,谢佳[1]（2019）在《互联网金融个人信用风险评估的指标选择方法》一文中研究指出完善的个人信用风险评估体系是降低信用风险的决定性因素,而风险评价指标的构建是信用评估的基础。本文选取Prosper.com网贷平台2005年至2014年间部分信贷数据进行实证,研究了主成分分析法(PCA)在筛选信用评估指标上的应用,在此基础上结合支持向量机(SUM)技术,建立评估模型进行验证。结果表明,采用主成分分析法可以有效地剔除无关变量和冗余变量,提高互联网金融个人信用评估的预测精度。(本文来源于《时代金融》期刊2019年33期）
邬建平[2]（2019）在《基于粗糙集和支持向量回归的电子商务信用风险评估》一文中研究指出电子商务在市场经济中发展迅猛,其信用风险呈上升状态。评估电子商务企业信用风险有助于保持电子商务企业可持续发展。文章构建的电子商务信用风险评估模型基于粗糙集、粒子群算法和支持向量回归。首先,引入粗糙集对电子商务企业信用风险指标进行约简,筛选出对电子商务信用风险有重要影响的因素;其次,利用粒子群算法优化支持向量回归的模型参数;最后,通过实际调查的30家电子商务上市公司数据,实证检验了所提出模型的有效性。(本文来源于《统计与决策》期刊2019年23期）
徐静[3]（2019）在《浅谈融资租赁公司项目信用风险识别与评估》一文中研究指出从20世纪80年代我国引进融资租赁后,融资租赁公司呈几何式增长。但是,融资租赁项目金额大、期限长,项目暴露的风险问题越来越多。融资租赁公司主要面对的是承租人,融资租赁项目信用风险识别是融资租赁项目风险评估的第一步,信贷控制是融资租赁风险管理的核心内容。研究融资租赁项目的信用风险,有利于融资租赁公司规避风险,促进融资租赁行业健康发展。(本文来源于《山西农经》期刊2019年20期）
刘元鹏,田国忠,白芳[4]（2019）在《基于信用债违约概率模型评估债券业务的风险研究》一文中研究指出近年来,随着经济环境的复杂化以及信用债刚性兑付被打破,在越来越多的信用债发生违约的背景下,本文结合学者的研究,引入除企业财务指标以为的企业背景和债项利率两个解释变量,对原有的信用债风险预警模型进行改进。并采用随机抽样的方式,检验了模型预测精度。通过验证发现,引入除企业财务数据以外的变量,特别是发债主体背景,能使模型的预测更加准确性。所以,在信用债发生违约时,不但反映在财务状况恶化,还反映在发债主体背景强弱。(本文来源于《中国证券期货》期刊2019年05期）
陈舒期,梁雪春[5]（2019）在《改进的SSVM集成算法在信用风险评估中的应用》一文中研究指出为进一步提高选择性支持向量机(SSVM)的分类精度,提出一种基于改进的SSVM的集成算法(AR-SKB)。利用AdaBoost算法和基于广义差别矩阵的粗糙集属性约简算法对样本和样本的属性特征进行扰动,生成差异度较大的个体SVM;利用自组织映射(SOM)和K-means聚类算法结合的聚类算法(SOM-K)对训练出来的个体SVM进行分类,选择每类中训练精度最高的SVM作为最优个体;用BP算法将最优个体进行非线性集成。实验结果表明,该算法在UCI两个数据集上的分类精度分别提高了2.7%和2.2%。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2019年10期）
付国宝,马婷婷[6]（2019）在《基于Logistic模型的航运融资租赁企业信用风险评估实证》一文中研究指出在企业数字化转型的背景下,为提升航运租赁企业的风险管控水平,对其进行信用风险评估研究。针对典型航运融资租赁公司融资租赁业务的风险量化评估需求,阐述选择Logistic模型进行信用风险评估的理由及其原理。基于案例公司现有的基础数据,提出一套满足使用需求的信用风险评估模型,并对模型的有效性进行实证分析。结果表明,采用该模型进行信用风险评估和预测,可为提升航运租赁公司的风险管控水平提供理论依据,促进其稳健、快速发展。(本文来源于《上海船舶运输科学研究所学报》期刊2019年03期）
陈为民,龙小凡,杨密,袁旭宏[7]（2019）在《基于偏最小二乘回归的P2P网络借贷平台信用风险评估探究》一文中研究指出随着大量网络借贷平台"跑路"事件的发生,平台信用风险评估成为互联网金融业亟待解决的问题。基于对P2P网络借贷平台因经营不善、内部监管不当、社会信征体系不健全等带来的信用风险影响因素的分析,运用偏最小二乘回归建立P2P网络借贷平台信用风险评估模型,并选取包括47家正常运营平台和27家问题平台在内的74家网络借贷平台数据作为研究样本进行实证,结果表明运用偏最小二乘回归建立的信用风险评估模型优于Logistic回归模型,能有效的识别网络借贷平台的信用风险。(本文来源于《湖南人文科技学院学报》期刊2019年05期）
余得生,李星[8]（2019）在《供应链金融模式下的中小企业信用风险评估——以电子制造业为例》一文中研究指出目前,供应链金融已成为中小企业融资的主要选择之一,它能在一定程度上缓解融资难的问题,但中小企业在此过程中也存在着一定的信用风险,因此对于信用风险的评价和防范显得极其重要。通过对电子制造业的上市公司进行实证分析,并结合该行业上市公司的数据选取了14个信用风险评价指标,再利用向后逐步法Logistic模型筛选出4个重要变量,它们分别是有形净值债务率、资产负债率、销售净利率、净资产收益率,模型的准确率达到81.0%。最后根据评价结果,提出调整信用管理策略,健全社会信用体系和信用风险评估体系,多关注风险预警信号并进行风险控制,以及建立相关行业的信息数据库等政策建议。(本文来源于《征信》期刊2019年10期）
中债资信评估有限责任公司ABS团队[9]（2019）在《微小企业ABS信用风险评估：国际观察与中国路径》一文中研究指出近年来,在政府高度重视小微企业金融服务、提升和支持微小企业ABS发展的背景下,如何对微小企业ABS的信用风险进行合理和准确的评估,对于其市场发展具有重要意义。本文基于对微小企业ABS信用风险评估方法的国际观察,结合我国小微企业贷款的特点,从信用风险评估的方法选取、基础资产的信用评估和风险评估模型的参数设置叁方面,对微小企业ABS信用风险评估进行中国化探索,并提出相应的展望与思考。(本文来源于《金融市场研究》期刊2019年09期）
牛贝贝,任金政,李晓涛,陈宝珍[10]（2019）在《社交信息能用于个人信用风险评估吗?——来自P2P平台的证据》一文中研究指出文章将通过手机采集的借款人社交信息纳入个人信用风险评估中,分别利用Logistic回归和LightGBM算法进行了实证研究。实证结果表明:社交信息对违约风险具有显着影响;融入社交信息的个人信用风险评估模型表现更优。(本文来源于《管理现代化》期刊2019年05期）
信用风险评估论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
电子商务在市场经济中发展迅猛,其信用风险呈上升状态。评估电子商务企业信用风险有助于保持电子商务企业可持续发展。文章构建的电子商务信用风险评估模型基于粗糙集、粒子群算法和支持向量回归。首先,引入粗糙集对电子商务企业信用风险指标进行约简,筛选出对电子商务信用风险有重要影响的因素;其次,利用粒子群算法优化支持向量回归的模型参数;最后,通过实际调查的30家电子商务上市公司数据,实证检验了所提出模型的有效性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
信用风险评估论文参考文献
[1].曾鸣,谢佳.互联网金融个人信用风险评估的指标选择方法[J].时代金融.2019
[2].邬建平.基于粗糙集和支持向量回归的电子商务信用风险评估[J].统计与决策.2019
[3].徐静.浅谈融资租赁公司项目信用风险识别与评估[J].山西农经.2019
[4].刘元鹏,田国忠,白芳.基于信用债违约概率模型评估债券业务的风险研究[J].中国证券期货.2019
[5].陈舒期,梁雪春.改进的SSVM集成算法在信用风险评估中的应用[J].计算机工程与设计.2019
[6].付国宝,马婷婷.基于Logistic模型的航运融资租赁企业信用风险评估实证[J].上海船舶运输科学研究所学报.2019
[7].陈为民,龙小凡,杨密,袁旭宏.基于偏最小二乘回归的P2P网络借贷平台信用风险评估探究[J].湖南人文科技学院学报.2019
[8].余得生,李星.供应链金融模式下的中小企业信用风险评估——以电子制造业为例[J].征信.2019
[9].中债资信评估有限责任公司ABS团队.微小企业ABS信用风险评估：国际观察与中国路径[J].金融市场研究.2019
[10].牛贝贝,任金政,李晓涛,陈宝珍.社交信息能用于个人信用风险评估吗?——来自P2P平台的证据[J].管理现代化.2019
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