金融信用評估 — 大數據背景下的統計學與機器學習應用

本書以金融信用評估為主題，以社交媒體為背景展開，旨在將大數據信息應用於信用評估與預測，從而維護金融市場的有效運作。本書涉及個人與企業兩個信用評估主體，從這兩個維度出發，為讀者介紹傳統個人信用評分與企業信用評級機制，展示統計學模型與機器學習模型如何應用於信用評估中。本書還探索了大數據對信用評估的作用，引入社交媒體大數據，通過機器學習和深度學習的方式對多模態大數據進行分析，並將提取的信息應用於評分與評級過程，豐富了大數據的應用場景，一定程度上填補了信用評估相關研究的學術空白。

本書適合對信用評估、大數據分析、社交媒體研究感興趣的讀者閱讀，也可作為高校相關專業的教學參考用書。

袁慧，上海外國語大學國際工商管理學院助理教授。中國人民大學信息管理與信息系統學士、管理科學與工程碩士，香港城市大學（香港城市大學）信息系統（信息系統）博士。主要研究方向為 社交網絡分析、大數據分析、金融科技及商務智能，一直從事相關的研究工作，部分理論與實踐基礎。目前已以第一作者身份發表多篇國際期刊論文及國際會議論文，作為主要參與人員 人參與項目支持項目同時，資助項目國家自然科學基金青年科學基金。

第一章 引言 1
1．1 什麼是信用 2
1．2 個人信用介紹 3
1．3 企業信用介紹 5
1．4，大數據背景下的信用評估 6
1．4．1 金融科技 7
1．4．2 大數據背景下的信用服務 10
1．5 本書主要內容 12
第2章傳統個人信用評分 15
2．1 個人信用概述 16
2．2 相關工作總結 18
2．2．1 關於個人信用評分 18
2．2．2 個人信用評分研究現狀19
2．3 信用評分方法介紹 21
2．3．1 普通方法 21
2．3．2 機器學習 24
2．4 信用評分模型構建 31
2．4．1 數據集描述 31
2．4．2 評價指標 34
2．4．3 模型構建 36
2．4．4 結果分析 36
2．5 縣小結46
第3章基於社交媒體的在線個人信用評分 48
3．1 個人信用評分 新趨勢 49
3．2 相關工作總結 53
3．2．1 在線個人信用評分 53
3．2．2 性格性格分析 55
3．3 技術基礎 58
3．4 基於社交媒體信息的信用評分框架 61
3．4．1 宏觀框架 61
3．4．2 數據採集模塊 62
3．4．3 個性淺模塊 62
3．4．4 風險評估模塊 63
3．4．5，輸出可視化模塊 64
3．5 實驗結果 64
3．5．1 實驗設置 64
3．5．2 基於BERT的人格人格檢測性能研究65
3．5．3 信用評分結果 67
3．6 縣小結72
第4章傳統企業信用評級74
4．1 企業信用評級概述75
4．2 相關工作總結 78
4．2．1 企業信用評級概述 78
4．2．2 企業信用評級研究現狀80
4．3 傳統信用評級方法 84
4．4 信用評級模型構建 86
4．4．1 數據集描述 86
4．4．2 評價指標 89
4．4．3 特徵選擇89
4．4．4 模型構建 90
4．4．5特徵選擇後模型構建93
4．5 縣小結102
第5章 在線企業信用評級104
5．1 企業信用評級新趨勢105
5．2 相關工作總結 108
5．2．1 信用評價回顧108
5．2．2 文本分析研究現狀109
5．2．3 圖像分析研究現狀112
5．3基於社交媒體的信用評級114
5．3．1 在線信用評級框架114
5．3．2 框架概述115
5．4 特徵提取細節117
5．4．1 文本情緒信息提取117
5．4．2 圖像情緒信息提取124
5．5 在線企業信用評級實驗 126
5．5．1 數據描述 126
5．5．2 文本情緒萃取127
5．5．3 圖像情緒提取128
5．5．4 實驗結果 130
5．6 縣小結133
第6章 結語 135
6．1 大數據背景下的個人信用評分 136
6．2 大數據背景下的企業信用評級 137
6．3 未來趨勢 139
附錄A信用評級模型發行中各等級的信用等級 141
附錄B_在2013—2015年數據集上的回歸特徵刪除結果（第二至第四批） 144
附錄C 大五人格測試問卷 159
參考文獻 163