《上海立信会计金融学院学报》杂志联系方式|投稿邮箱|地址电话
发文量：65被引量：206影响因子：0.36076立即指数：0.061538被引半衰期：4.23引用半衰期：3.75期刊他引率：0.990291平均引文率：15.52308
主管单位：上海市教育委员会 主办单位：上海立信会计金融学院 国内刊号：31-2143/F 国际刊号：2096-6814 邮发代号： 发行周期：双月刊
数据库收录
国家哲学社会科学学术期刊数据库
获奖情况
华东地区优秀期刊
目录
(5)闻岳春
金融实务
基于XGBoost模型的银行信贷高风险客户识别研究——以我国Y银行为例 (17)顾洲一
金融衍生品服务“三农”创新模式探析 (29)于凤芹;刘柯
金融衍生品交易对银行经营绩效和信贷扩张的影响研究 (39)王程广
金融科技
金融科技对上海金融中心升级的影响探析 (50)贾德铮
证券市场
大数据时代中国股票市场有效性研究 (60)莫易娴;周乐敏
保险研究
随机利率下半连续型寿险产品定价分析 (73)刘文文;文忠桥
经济与管理
美德型领导研究:现状与未来 (84)刘云;李宪立;刘凤霞
政治关联对创业板企业创新效率的影响研究——基于DEA模型的分析
范文
基于XGBoost模型的银行信贷高风险客户识别研究——以我国Y银行为例
《上海立信会计金融学院学报》2020年 第1期 | 顾洲一 浙江金融职业学院信息与互联网金融学院 浙江杭州310018
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论文服务：论文检测 论文选题
摘 要：利用XGBoost模型对国内Y银行的信贷数据建立客户申请评分模型,并运用该模型对新客户的违约概率进行预测,然后在训练集和测试集上对模型得分进行分箱,同时计算在每个分数段坏客户的累计召回率,以便对模型的预测效果进行评价。研究发现:模型在训练集和测试集上的AUC值分别为0.97和0.93,且模型在训练集和测试集上得分最高(得分即模型预测为坏客户的概率)的5%的客户可以分别覆盖78.7%和55.6%的坏客户。实践中,可针对得分最高和最低的客户群采取不同的风险政策,以达到最小化银行金融资产风险并最大化公司收益的目的。
【分 类】 【经济】 > 财政、金融 > 金融、银行 > 中国金融、银行 > 信贷
【关键词】 风险政策 XGBoost模型 机器学习
【出 处】 《上海立信会计金融学院学报》2020年 第1期 17-28页 共12页
【收 录】 中文科技期刊数据库
金融科技对上海金融中心升级的影响探析
《上海立信会计金融学院学报》2020年 第1期 | 贾德铮 上海立信会计金融学院 上海201209
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论文服务：论文检测 论文选题
摘 要：上海金融中心建设的焦点已经不是能否建成国际金融中心,而是如何在既定的国际金融中心结构体系下,突破发展瓶颈,形成上海的全球金融影响力和控制力。本文详细分析了当前上海金融业发展过程中存在的不足,认为以人工智能为代表的金融科技为上海金融中心升级提供了难得的历史机遇。金融科技在重塑中国信用体系、提高金融机构运行效率、解决金融市场信息不对称、强化金融监管能力等方面可以发挥重要作用,此外还有助于打造上海金融业品牌形象。上海需加强金融科技基础性研发投入、注重人才培养、提升人工智能技术与人的结合程度、加速智慧城市建设,为金融科技的发展和应用打下基础。
【分 类】 【经济】 > 财政、金融 > 金融、银行 > 中国金融、银行 > 银行制度与业务
【关键词】 金融科技 上海金融中心 人工智能
【出 处】 《上海立信会计金融学院学报》2020年 第1期 50-59页 共10页
【收 录】 中文科技期刊数据库