基于Copula理论的网络社交行为轨迹与金融信用相关性研究

发布时间：2021-11-10 12:50

　　"互联网（+）"以及大数据技术为构建互通互联的信用评价体系提供了新的契机,可解决长期以来信用指标片面化、离散化、静止化的缺陷.考虑到互联网数据多种类、多层次、多结构的特点,传统的线性回归已不适用.针对淘宝店铺和对应的新浪微博社交账号的真实数据,通过建立适当的Copula模型,对网络社交行为与金融信用之间的相关性进行探索性实证分析,证实了其相关性的成立,同时检验了Copula模型的优越性,为互联网大数据纳入信用评估体系提供了方法与论证,对促进互联网社交行为数据的价值开发、互联网金融的发展以及我国诚信体系的建设有一定的参考价值. 

【文章来源】：数学的实践与认识. 2019,49(09)北大核心

【文章页数】：7 页

【参考文献】：
期刊论文
[1]适用于互联网金融的大数据信用体系研究与应用[J]. 张涛.  征信. 2016(04)
[2]信联网商务信用体系建设[J]. 张云起,孙军锋,王毅,耿勇,张雷.  中央财经大学学报. 2015(04)
[3]大数据、互联网金融与信用资本:破解小微企业融资悖论[J]. 黄子健,王龑.  金融经济学研究. 2015(01)
[4]基于粗糙集的银行个人信用评估[J]. 肖冬荣,肖莉.  商业时代. 2008(02)
[5]我国商业银行个人信用评分指标体系分析[J]. 张丽娜,赵敏.  市场周刊(理论研究). 2007(08)



本文编号：3487286