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蔡青松; 吴金迪; 白宸宇;
北京工商大学 计算机学院 北京 100048;
金融风控; 违约预测; 信贷风险; 可解释性; 集成模型;
机译:使用基于广义加性模型的集成学习协调客户流失预测中的性能和可解释性
机译:基于贷款公司信贷资金交易行为的违约概率预测研究
机译:信贷员心理特征在预测小额信贷违约率中的作用
机译:小额信贷的低违约率分析-以中国内陆城市的小额信贷项目为例
机译:正规农村信贷市场中的信贷配给和贷款违约。
机译:QSPR应用程序中集成学习模型的可预测性和可解释性的比较和改进
机译:评估降低个人循环信贷组合的违约风险的策略评估降低个人借款循环信贷组合的违约风险策略的评估
机译:利用集成学习预测天气影响的机场容量。
机译:在资产负债管理,信贷风险,市场风险,操作风险领域内,对监管资本,关键风险指标,违约概率,违约风险,给定违约损失,流动性比率和风险价值进行建模和量化的系统和方法以及银行的流动性风险
机译:协议违约预测系统,协议违约预测方法和协议违约预测程序
机译:违约违约预测程序预测系统,违约及预测方法
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