金融信用评估——大数据背景下的统计学与机器学习应用

实务性：围绕金融市场下的信用评估，理论和系统地介绍了大数据背景下的信用评估问题的优化
系统性：从个人及企业两个维度出发，展示如何将统计学和机器学习模型应用于信用评估中
适用性：适合信用评估、大数据分析等相关专业读者学习，也可作为高校专业教材
新颖性：紧跟时代发展，探索了社交媒体时代信用评估领域的机遇与挑战

第 1章　引言 1
1．1　什么是信用 2
1．2　个人信用介绍 3
1．3　企业信用介绍 5
1．4　大数据背景下的信用评估 6
1．4．1　金融科技 7
1．4．2　大数据背景下的信用服务 10
1．5　本书主要内容 12
第 2章　传统个人信用评分 15
2．1　个人信用概述 16
2．2　相关工作总结 18
2．2．1　关于个人信用评分 18
2．2．2　个人信用评分研究现状 19
2．3　信用评分方法介绍 21
2．3．1　统计学方法 21
2．3．2　机器学习 24
2．4　信用评分模型构建 31
2．4．1　数据集描述 31
2．4．2　评价指标 34
2．4．3　模型构建 36
2．4．4　结果分析 36
2．5　本章小结 46
第3章　基于社交媒体的在线个人信用评分 48
3．1　个人信用评分新趋势 49
3．2　相关工作总结 53
3．2．1　在线个人信用评分 53
3．2．2　性格特质分析 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 61
3．4．1　总体框架 61
3．4．2　数据采集模块 62
3．4．3　人格特质挖掘模块 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
3．5．1　实验设置 64
3．5．2　基于BERT的人格特质检测性能研究 65
3．5．3　信用评分结果 67
3．6　本章小结 72
第4章　传统企业信用评级 74
4．1　企业信用评级概述 75
4．2　相关工作总结 78
4．2．1　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
4．4．1　数据集描述 86
4．4．2　评价指标 89
4．4．3　特征选择 89
4．4．4　模型构建 90
4．4．5　特征选择后模型构建 93
4．5　本章小结 102
第5章　在线企业信用评级 104
5．1　企业信用评级新趋势 105
5．2　相关工作总结 108
5．2．1　信用评级回顾 108
5．2．2　文本分析研究现状 109
5．2．3　图像分析研究现状 112
5．3　基于社交媒体的信用评级 114
5．3．1　在线信用评级框架 114
5．3．2　框架概述 115
5．4　特征提取细节 117
5．4．1　文本情绪信息提取 117
5．4．2　图像情绪信息提取 124
5．5　在线企业信用评级实验 126
5．5．1　数据描述 126
5．5．2　文本情绪提取 127
5．5．3　图像情绪提取 128
5．5．4　实验结果 130
5．6　本章小结 133
第6章　结语 135
6．1　大数据背景下的个人信用评分 136
6．2　大数据背景下的企业信用评级 137
6．3　未来趋势 139
附录A　信用评级建模中各季度的信用等级分布 141
附录B　_在2013—2015年数据集上的递归特征消除法结果（第二季度至第四季度） 144
附录C　大五人格测试问卷 159
参考文献 163