本文選題：大數(shù)據(jù) + 文本分析��； 參考：《金融理論與實踐》2017年04期

【摘要】：傳統(tǒng)信用風險的量化管理是以財務數(shù)據(jù)、市場交易數(shù)據(jù)等定量信息為基礎的,大數(shù)據(jù)時代海量的文本信息為分析公司企業(yè)的價值和違約傾向帶來了新線索,提供了其信用狀況惡化的早期預警信號。通過對相關文本信息來源和特點的分析,對可讀性分析、詞袋方法和機器學習等文本分析方法在信用風險管理中的應用及存在問題進行了分析,構建了基于文本信息的信用風險管理體系,并對其在信用風險評價、風險預警與監(jiān)控、信用風險定價等方面的應用前景進行了分析。
[Abstract]:The traditional quantitative management of credit risk is based on the quantitative information, such as financial data, market transaction data and so on. Provides early warning signs of deteriorating credit conditions. Based on the analysis of the sources and characteristics of relevant text information, the paper analyzes the application and problems of readability analysis, word bag method and machine learning in credit risk management. This paper constructs a credit risk management system based on text information, and analyzes its application prospect in credit risk evaluation, risk early warning and monitoring, credit risk pricing and so on.
【作者單位】： 華南理工大學經(jīng)濟與貿(mào)易學院金融工程研究中心;
【基金】：國家社科基金一般項目“大數(shù)據(jù)背景下金融市場信用違約預測和違約風險補償研究”(15BJY149) 廣東省自然科學基金博士啟動項目“大數(shù)據(jù)條件下上市公司信用風險評價研究”(2015A030310156) 廣東省哲學社會科學“十二五”規(guī)劃學科共建項目“大數(shù)據(jù)條件下中國公司債信用風險評價研究”(GD14XYJ05) 廣東省軟科學研究計劃項目“新常態(tài)下基于大數(shù)據(jù)的廣東中小企業(yè)信用風險評價研究”(項目編號:2016A070705013) 中央高�；究蒲袠I(yè)務費專項資金(2015QNXM03)的資助
【分類號】：F832.4

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