最近、一部の学生が紙を必要としているので、ロジスティック回帰、財務リスク管理、およびスコアカードに関する参考論文を提供します。スコアカード モデルの原理を説明した論文を見つけました。タイトルは「ロジスティック回帰に基づく金融ベンチャー キャピタル スコアカード モデルの実装」で、筆頭著者は Bian Yuning です。この論文は、中国コアウィークリー、北京大学コアに掲載されました。コア週刊誌は通常の週刊誌に比べて盗作チェック率が5～10％と難易度が高く、合格率は高くありません。学生が非常に有能で、大学院または博士号を取得している場合は、専門家の承認を得て中国語のコアを配布できます。プロジェクト資金の申請も非常に重要で、コア週刊誌のページ料は数千から数万です。
もちろん、コア週刊誌の重要性も自明であり、コア週刊誌の影響力は一般週刊誌よりもはるかに大きい。Core Weekly は、大学院生の博士課程への進学、奨学金の申請、履歴書の仕上げ、良い仕事の見つけ、キャリアアップに役立ちます。
この中国のコアジャーナル「ロジスティック回帰に基づく金融ベンチャースコアカードモデルの実現」を紹介しましょう。
要約: この論文は、銀行クレジット事業における顧客の債務不履行という現在の問題を出発点として取り上げ、顧客の債務不履行率とクレジット スコア カードのスコアの関係を合理的にマッピングします。スコアカード予測モデルをロジスティック回帰によって確立し,勾配降下法アルゴリズムを使用して銀行ベンチャーキャピタルにおける顧客スコアカードの構築を実現した。まずデータをロードしてデータを分析し、次にデータセットを分割し、モデルの最終検証としてクロスタイム検証セットを使用します。最後に、KS 値と AOC 曲線を使用して、モデルの安定性を双方向に評価します。実験により、提案された方法によって構築されたスコアカードモデルが良好な安定性を有することが示された。
キーワード: 金融ベンチャーキャピタル、ロジスティック回帰、機械学習、スコアカード、分析
資金支援: 北京科学技術イノベーションサービス能力構築プロジェクト (PXM2016_014223_000025); 広東省科学技術メジャープロジェクト (190826175545233)~~;
専門分野：基礎科学、情報技術、経済学・経営学
トピック: 数学、貿易経済学、金融
分類番号: F724.6; F832.4; O212.1
論文レビュー
この論文は非常に優れており、ロジスティック回帰の原理と数式、信用スコアリング、デフォルト確率の予測が詳しく説明されています。特定の詳細についてはまだ最適化の余地があります。たとえば、記事では ks>0.3 が良好なモデルと考えられていると説明されていますが、実際のビジネスでは、多くの成熟したビジネス モデルのパフォーマンスは 0.3 よりも高く、さらには 0.4 ～ 0.6 です。多くの B カードおよび C カード モデルの k は高くなります。事業初期のデータ蓄積が十分でないと、モデルksの性能を向上させることはできません。論文「ロジスティック回帰に基づく金融ベンチャースコアカードモデルの実現」の PDF ファイルが必要な場合は、QQ: 231469242 を追加し、「スコアカード用紙」というメッセージを残してください。ニュースを確認した後、文書をお送りします。 。
「ロジスティック回帰に基づく金融ベンチャー スコアカード モデルの実装」は、どなたでもご覧いただけます。論文に含まれる技術的な詳細は、「Python クレジット スコアカード モデリング (コード付き)」コースでご覧いただけます。このコースでは、スコアカードのさまざまな詳細について詳しく説明します。このコースでは、実際の財務プロジェクト データ セット、Python 反復モデル コードのダウンロード、および QQ Q&A グループが提供されます。特定のコースのカタログについては、WeChat で QR コードをスキャンして確認できます。
学部の卒業論文や宿題関連のニーズがあり、学習時間が十分にある学生であれば、CSDN アカデミーの「Python Credit Scorecard Modeling (with Code)」コースに直接登録して学習し、理解することができます。
大学院生、博士論文、エンタープライズ モデリングのニーズなど、より高いニーズを持つ友人がいる場合は、「Python 金融リスク管理モデル ケース百科事典_銀行トレーニング_企業内部トレーニング_科学研究論文」のコースを参照してください。このコースでは、リスク管理モデル技術と複数の実践事例を体系的に解説し、随時更新しています。1対1のカスタマイズサービスで作者にメッセージを残します。
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