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大数据背景下融资企业信用特征分析

论文摘要

国网大数据中心泛在电力物联网建设对电网金融数据分析的范围、模式和方法提出了更高要求。面向大数据样本研究,如何将大样本相比于小样本的独有特征体现在分类模型中值得深入探索。以供应链的金融数据的分布特征为出发点,研究了影响信用风险分类模型的主要因素,进而概括出信用数据的分布特征,并探讨了进一步的解决策略。通过电网供应链金融大数据分布特征的分析,旨在研究出电网全业务数据后隐含的信息,以此来为信用风险模型的构建提供了前提条件。

论文目录

  • 引言
  • 一、国家电网供应链金融大数据分析的现状
  • 二、融资企业信用数据的分布特征
  •   （一）信用数据的非对称性与不平衡性
  •   （二）信用数据噪声和离群点问题
  •     3.3信用数据的非线性多维特征
  • 三、解决信用数据分布特征的相关策略
  •   （一）非均衡样本的解决策略
  •     1. 基于数据分布的调整
  •     2. 基于监督模型的策略
  •     3. 基于半监督模型的策略
  •     4. 基于集成处理的策略
  •   （二）噪声离群点的解决策略
  •     1.基于统计学的探测方法
  •     2.基于聚类的探测方法
  •     3.基于距离的探测方法
  •     4.基于密度的探测方法
  • 结语

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 王宁,王澍,张江,陶鹏

    关键词: 泛在电力物联网,供应链金融,信用风险,国网大数据,全业务数据中心,离群点,多维

    来源: 经济研究导刊 2019年35期

    年度: 2019

    分类: 经济与管理科学,工程科技Ⅱ辑

    专业: 电力工业,工业经济,金融

    单位: 国家电网有限公司大数据中心,国网浙江省电力有限公司,国网英大集团,安徽继远软件有限公司

    分类号: F426.61;F832.4

    页码: 131-132

    总页数: 2

    文件大小: 1573K

    下载量: 198

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/16c9726b7fff4e62e98249bd.html