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商品簡介
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信用風險評估是信用風險管理領域重要的研究內容之一。在信用風險評估中，數據集的小樣本、非均衡性等數據特徵對信用分類結果產生很大影響。特別地，對於新興的金融機構或開展新的信貸業務時，由於數據獲取成本高、數據獲取困難等原因，面臨著小樣本數據問題。小樣本數據具有不完整和不充足特性，導致其構建的模型是低效的甚至是無效的，相應的決策也是錯誤的。“數據特徵驅動建模”將有效地解決這些問題和提升信用風險分類精度。鑒於此，本書主要聚焦小樣本數據特徵驅動的信用風險分類問題。本書基於小樣本學習理論與信用風險分類理論，構建了小樣本數據特徵驅動的信用風險分類研究框架。基於該研究框架，系統研究了信用數據中屬性稀缺小樣本、混合屬性小樣本、高維性小樣本、無有效訓練樣本和非均衡性小樣本的信用風險分類問題，並在此基礎上提出了小樣本數據特徵驅動的信用風險分類模型實施與對策建議。因此，本書研究具有較強的理論意義和實踐意義，對於實際開展小樣本信用風險評估具有一定的參考價值。
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