大数据时代基于文本信息的信用风险管理研究

发布时间：2018-05-01 04:01

  本文选题：大数据 + 文本分析　； 参考：《金融理论与实践》2017年04期

【摘要】：传统信用风险的量化管理是以财务数据、市场交易数据等定量信息为基础的,大数据时代海量的文本信息为分析公司企业的价值和违约倾向带来了新线索,提供了其信用状况恶化的早期预警信号。通过对相关文本信息来源和特点的分析,对可读性分析、词袋方法和机器学习等文本分析方法在信用风险管理中的应用及存在问题进行了分析,构建了基于文本信息的信用风险管理体系,并对其在信用风险评价、风险预警与监控、信用风险定价等方面的应用前景进行了分析。
[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.
【作者单位】： 华南理工大学经济与贸易学院金融工程研究中心;
【基金】：国家社科基金一般项目“大数据背景下金融市场信用违约预测和违约风险补偿研究”(15BJY149) 广东省自然科学基金博士启动项目“大数据条件下上市公司信用风险评价研究”(2015A030310156) 广东省哲学社会科学“十二五”规划学科共建项目“大数据条件下中国公司债信用风险评价研究”(GD14XYJ05) 广东省软科学研究计划项目“新常态下基于大数据的广东中小企业信用风险评价研究”(项目编号:2016A070705013) 中央高校基本科研业务费专项资金(2015QNXM03)的资助
【分类号】：F832.4

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本文编号：1827611