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內容簡介

　　網(wǎng)絡借貸信用評價能夠有效地緩解借貸雙方間的信息不對稱性，降低違約風險和交易成本。然而，網(wǎng)絡借貸業(yè)務中借款人的財務信息獲取和驗證難度較大，給傳統(tǒng)的基于財務信息的信用評價方法帶來巨大的困難。事實上，網(wǎng)絡環(huán)境下，借款人的信用相關數(shù)據(jù)不僅包括財務信息，也包括非財務信息。這些非財務信息廣泛分布在不同的網(wǎng)絡平臺中，具有體量大、價值密度低和質量參差不齊等特點，給網(wǎng)絡借貸信用評價研究帶來新的挑戰(zhàn)。為此，本文在綜述信用評價相關理論與方法的基礎上，結合網(wǎng)絡借貸業(yè)務的特點，從信用評價的數(shù)據(jù)預處理、信用特征選擇和信用評價模型構建三個方面，對網(wǎng)絡借貸業(yè)務的信用評價問題展開研究。

作者簡介

　　梁坤，男，1985年9月。畢業(yè)于合肥工業(yè)大學管理學院，現(xiàn)在安徽大學商學院任教。主要研究方向為大數(shù)據(jù)分析與信用風險評價。本稿為教育部人文社會科學基金項目《P2P環(huán)境下的協(xié)同信用評價模式與動態(tài)評價方法研究》成果。

圖書目錄

第1章緒論
1．1 研究背景及意義
1．2 研究內容與研究方案
1．3 本書組織結構與章節(jié)安排
第2章國內外研究現(xiàn)狀與相關理論
2．1 國內外研究現(xiàn)狀
2．2 信息不對稱理論
2．3 信用理論
2．4 社會資本理論
2．5 協(xié)同信用評價理論
2．6 信用評價模型
第3章互聯(lián)網(wǎng)金融個人信用評價數(shù)據(jù)預處理方法
3．1 問題的提出
3．2 基于分類多重填補的信用評價數(shù)據(jù)缺失值處理方法
3．3 信用評價數(shù)據(jù)的異常值處理方法
3．4 數(shù)據(jù)預處理實驗研究
3．5 不均衡數(shù)據(jù)處理
3．6 數(shù)據(jù)離散化處理
3．7 本章小結
第4章互聯(lián)網(wǎng)金融個人信用特征選擇方法
4．1 問題的提出
4．2 融合社會資本的信用特征定性選擇方法
4．3 基于綜合定量分析的信用特征篩選方法
4．4 實例分析
4．5 本章小結
第5章互聯(lián)網(wǎng)金融個人信用評價模型
5．1 問題的提出
5．2 基于分歧度與誤分代價的Adaboost信用評價模型構建
5．3 基于協(xié)同分析模式的跨業(yè)務信用評價模型
5．4 本章小結
第6章案例研究——以某平臺的互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)務為例
6．1 平臺簡介
6．2 信用評價數(shù)據(jù)預處理
6．3 信用特征的定量篩選
6．4 信用評價模型構建
6．5 基于社會資本的授信決策分析
……
第7章互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下融合文本語義信息的信用評價方法研究
第8章融合軟信息的互聯(lián)網(wǎng)金融平臺信用風險預測研究
第9章總結與展望
參考文獻