최근 일부 학생들은 종이가 필요한데 로지스틱 회귀, 재무 위험 관리 및 스코어 카드와 관련된 참고 자료를 제공하겠습니다. 스코어카드 모델의 원리를 설명하는 논문을 찾았는데, 제목은 "로지스틱 회귀 분석에 기반한 금융 벤처 캐피털 스코어카드 모델 구현"이고 제1저자는 Bian Yuning입니다. 이 논문은 Chinese Core Weekly, Peking University Core에 게재되었습니다. 핵심 주간지는 일반 주간지보다 난이도가 높고 표절 체크율이 5~10%에 달하며 합격률도 높지 않다. 학생의 능력이 뛰어나고 대학원 또는 박사 학위가 있으면 전문가의 승인을 받아 중국어 핵심을 배포할 수 있습니다. 프로젝트 펀딩 신청도 매우 중요한 부분인데, 핵심 주간지의 페이지 요금은 수천에서 수만에 이릅니다.
물론 핵심 주간지의 중요성도 자명하며 핵심 주간지의 영향력은 일반 주간지보다 훨씬 크다. Core Weekly는 대학원생이 박사 진학, 장학금 신청, 이력서 마무리, 좋은 직업 찾기 및 경력 발전에 좋습니다.
이 중국 핵심 저널인 "로지스틱 회귀에 기반한 금융 벤처 스코어카드 모델의 실현"을 보여드리겠습니다.
초록: 이 논문은 은행 신용 사업의 고객 채무 불이행 문제를 출발점으로 삼고 고객 채무 불이행률과 신용 점수 카드 점수 간의 관계를 합리적으로 매핑합니다. 스코어카드 예측 모델은 로지스틱 회귀에 의해 설정되며 경사 하강 알고리즘은 은행 벤처 캐피털에서 고객 스코어카드 구축을 실현하는 데 사용됩니다. 먼저 데이터를 불러와 데이터를 분석한 다음 데이터 세트를 분할하고 교차 시간 검증 세트를 모델의 최종 검증으로 사용합니다. 마지막으로 KS 값과 AOC 곡선을 사용하여 모델의 안정성을 양방향으로 평가합니다. 실험 결과 제안한 방법으로 구축한 스코어카드 모델이 좋은 안정성을 보였다.
키워드: 금융 벤처 캐피털, 로지스틱 회귀, 기계 학습, 스코어카드,
자금 지원: 베이징 과학 기술 혁신 서비스 역량 구축 프로젝트(PXM2016_014223_000025), 광동 과학 기술 전공 프로젝트(190826175545233)~~;
전문 분야: 기초 과학, 정보 기술, 경제 및 경영 과학
주제: 수학, 무역 경제학, 금융
분류 번호: F724.6, F832.4, O212.1
논문 검토
이 문서는 로지스틱 회귀 및 수학 공식, 신용 점수 및 기본 확률 예측의 원리에 대한 좋은 설명과 함께 매우 훌륭합니다. 특정 세부 사항에서 최적화의 여지가 여전히 있습니다. 예를 들어 기사에서는 ks>0.3이 좋은 모델로 간주되지만 실제 비즈니스에서는 많은 성숙한 비즈니스 모델의 성능이 0.3보다 높거나 심지어 0.4-0.6이라고 설명합니다. 많은 B-카드 및 C-카드 모델의 k가 더 높습니다. 사업 초기의 데이터 축적이 충분하지 않는 한 모델 ks의 성능은 향상될 수 없습니다. "로지스틱 회귀에 기반한 금융 벤처 스코어카드 모델 구현" 논문의 PDF 파일이 필요한 경우 QQ: 231469242를 추가하고 "스코어카드 용지"라는 메시지를 남겨주시면 뉴스를 확인한 후 문서를 보내드립니다. .
"로지스틱 회귀에 기반한 금융 벤처 스코어카드 모델 구현"은 모든 사람을 위해 여기 있습니다. 논문과 관련된 기술적인 세부 사항은 "Python 신용 스코어카드 모델링(코드 포함)" 과정에서 찾을 수 있습니다. 이 과정은 스코어카드의 다양한 세부 사항에 대한 자세한 설명을 제공합니다. 이 과정은 실제 금융 프로젝트 데이터 세트, Python 반복 모델 코드 다운로드 및 QQ Q&A 그룹을 제공합니다. 특정 과정 카탈로그의 경우 WeChat에서 QR 코드를 스캔하여 확인할 수 있습니다.
학부 졸업 논문 및 숙제 관련 요구 사항이 있는 학생이고 공부할 시간이 충분하다면 CSDN Academy의 "Python Credit Scorecard Modeling (with Code)" 과정에 직접 등록하여 배우고 이해할 수 있습니다.
대학원생, 박사 학위 논문, 기업 모델링 요구 등 더 높은 요구 사항을 가진 친구가 있는 경우 "Python 재무 위험 제어 모델 사례 백과사전_은행 교육_기업 내부 교육_과학 연구 논문" 과정을 참조하십시오. 이 과정은 위험 관리 모델 기술과 여러 실제 사례를 체계적으로 설명하고 지속적으로 업데이트됩니다. 1:1 맞춤형 서비스는 저자에게 메시지를 남겨줍니다.
저작권 진술: 이 기사는 공식 계정(Python 위험 관리 모델)에서 가져온 것이며 허가 없이 표절하지 않습니다. CC 4.0 BY-SA 저작권 계약에 따라 원본 소스 링크와 이 설명을 첨부하여 재인쇄하십시오.