债主

摘要： 那天,她以业务员的身份,应聘到一家企业,刚上班就遇到一个大难题:她的上一任业务员留下了一笔外债,总额达到40多万。当时,身边的人都说:“这件事跟你没关系,不用去追。”她却觉得,既然自己在这个位置上,就一定要把这笔债追回来。为此,她天天去堵债主的门,被追得不耐烦了,债主终于答应退货.

摘要： 他的幸福,在12岁那年戛然而止.(开篇交代结果,设下悬念)他记得很清楚,父亲做生意赔了钱,还欠下几千元的外债.无奈之下,父亲只好外出打工.那些债主找不到父亲,便到家里向母亲逼债.他怎么也想不通,那些逼债的可都是父亲以往最好的朋友啊.

摘要： 那天,她以业务员的身份,应聘到一家企业,刚上班就遇到一个大难题:她的上一任业务员留下了一笔外债,总额达到40多万。当时,身边的人都说:''这件事跟你没关系,不用去追。''她却觉得,既然自己在这个位置上,就一定要把这笔债追回来。为此,她天天去堵债主的门,他到哪儿,她就到哪儿。

摘要： 一我和柳佳微正进行得如火如荼的时候,手机响了。是''鬼子进村''的旋律。这是为陈磊设的。我既没有为父母和妻子设过音乐铃声,也没有为领导或柳佳微设过,唯独为这个陈磊设了专门的铃声。我和柳佳微完事了,手机还在响,也就是说''鬼子''还想进村。这就是陈磊,没人拗过他的固执,也没有人能比他更无耻。

摘要： 正那种你这辈子都欠了我的,你必须好好对待我的"债主"腔调,是任何男人都无法忍受的。就是女人真的伟大到毫不介意,男人也会介意——对方的存在就在证明,自己曾经多么无能!一个老友结婚了,新娘却不是我们熟识的那位。那个从此在我们面前消失的女人,跟他共度了10年时光,陪他撑过了创业初期的艰难,也让我们见证

摘要： 专门"偷"走抵押物品只能巧取不能豪夺美国有一群特殊的人,他们以偷盗为生但却受到法律保护,他们的雇主都是银行和零售商。这群人的法定名称是"抵押收回执行人",但美国老百姓却习惯叫他们"Repo Man"(回收人)。

摘要： 正关于读书与治学,章太炎在日本东京对中国留学生作的一次演讲中,打了两个非常有趣的比方。第一,本钱和利息的比喻。他说:"大概看前人已成的书,仿佛是借钱一样,借了来,会做买卖,赢得许多利息,本钱虽要还债主,赢利是自己所有。若不会做买卖,把借来的钱,死屯在窖子

摘要： 康有为在光绪初年(1875年)风流得一塌糊涂。他因急于赶往北京,直到搭上招商局的轮船,嫖账都还没有还上。债主们追到船上来索债,"康圣人"急中生智,

摘要： 男人有钱就变坏!许菲愤愤不平地向墨梅诉苦:其实我一直提醒他,你看看我,当初跟着你,吃了多少苦,你问问现在那些女孩子,谁愿意跟着一个穷光蛋哪!没有我,哪有你的今天?你一辈子都欠我的!每次我这么说,他就很不耐烦的样子,说:老提这个有意思么?当初你跟

摘要： 本发明公开了信用债发债主体违约风险评估方法，包括，获取与发债主体匹配的公开新闻文本数据；定义风险主题和与其对应的风险种子词；对风险种子词进行扩展，构建风险关键词典；构建关键词多维风险特征体系；构建词评分模型，对风险关键词典中的词进行风险评分；计算新闻和/或发债主体违约风险负面舆情得分；以及信用债发债主体违约风险评估系统和装置。本发明一方面获得了完整、准确、可扩展的风险关键词典，另一方面可实现对不同维度的违约风险负面舆情进行评分，以更加准确地分析发债主体的违约行为。

摘要： 本发明公开了一种融合文本信息的信用债发债主体违约风险评估方法，包括：构建违约词典；计算新闻舆情负面程度值；获取宏观数据、财务数据、是否发生违约的数据；构建训练样本和测试样本；以上一季度的宏观数据、新闻舆情负面程度值和财务数据为输入值，以下一季度是否发生违约的数据为输出值，构建评估模型，训练并测试得到稳定的评估模型；将待评估发债主体的新闻舆情负面程度值、宏观数据、财务数据输入至评估模型，输出得到该发债主体在当前季度是否发生违约的评估数据。本发明具有融合文本信息，将难以利用结构化数据度量，且引入评估时存在较大的主观随意性的指标，以更为客观的方式纳入风险评估过程中，增强评估方法的可信度的有益效果。

摘要： 本发明涉及计算机技术领域，公开了一种基于无监督模型预测发债主体违约的方法、设备及存储介质，包括以下步骤：S1：获取发债主体的主体数据，所述主体数据包括新闻舆情信息、工商信息、市场评价信息、外部信息，通过所述主体数据构建发债主体的信用违约风险的指标体系；S2：从统计分析、业务判断、衍生构造底层特征，生成底层因子；S3：通过学习数据量充足的正常样本建立基于无监督学习的自编码神经网络模型；S4：通过基于无监督学习的自编码神经网络模型判断预测发债主体的违约风险。本发明不依赖于风险样本，模型训练仅使用正常样本，规避违约主体占比不足的严重不均衡样本问题，充足的正常样本能够保证模型的训练效果。

摘要： 本发明涉及计算机技术领域，公开了一种基于半监督模型预测发债主体违约的方法、设备及存储介质，包括：S1：获取发债主体的主体数据，所述主体数据包括新闻舆情信息、工商信息、市场评价信息、外部信息，通过所述主体数据构建发债主体的信用违约风险的指标体系；S2：从统计分析、业务判断、衍生构造底层特征，生成底层因子；S3：基于未标记样本加权法与评分卡模型的组合建立半监督模型；S4：基于半监督模型判断预测发债主体的违约风险。本次建模的方法是基于未标记样本加权法与评分卡模型的组合，利用正样本和无标记样本训练的XGB分类器对风险的排序能力扩大正样本的规模，使用高风险概率最高的样本作为新的正样本，训练评分卡模型，构建半监督模型。

摘要： 本发明公开了一种融合文本信息的信用债发债主体违约风险评估方法，包括：构建违约词典；计算新闻舆情负面程度值；获取宏观数据、财务数据、是否发生违约的数据；构建训练样本和测试样本；以上一季度的宏观数据、新闻舆情负面程度值和财务数据为输入值，以下一季度是否发生违约的数据为输出值，构建评估模型，训练并测试得到稳定的评估模型；将待评估发债主体的新闻舆情负面程度值、宏观数据、财务数据输入至评估模型，输出得到该发债主体在当前季度是否发生违约的评估数据。本发明具有融合文本信息，将难以利用结构化数据度量，且引入评估时存在较大的主观随意性的指标，以更为客观的方式纳入风险评估过程中，增强评估方法的可信度的有益效果。

摘要： 本发明公开了信用债发债主体违约风险评估方法，包括，获取与发债主体匹配的公开新闻文本数据；定义风险主题和与其对应的风险种子词；对风险种子词进行扩展，构建风险关键词典；构建关键词多维风险特征体系；构建词评分模型，对风险关键词典中的词进行风险评分；计算新闻和/或发债主体违约风险负面舆情得分；以及信用债发债主体违约风险评估系统和装置。本发明一方面获得了完整、准确、可扩展的风险关键词典，另一方面可实现对不同维度的违约风险负面舆情进行评分，以更加准确地分析发债主体的违约行为。

摘要： 本发明涉及数据处理技术领域，公开了一种在线对发债主体进行信用评级的方法、装置、设备以及计算机存储介质。通过本发明创造，一方面利用发债主体公布的基础数据(包括经营数据以及公开的宏观经济数据等)，可以针对发债主体在反映偿债能力的各个评价指标维度上进行科学打分，另一方面可利用层次分析法得出各个评价指标维度的权重系数，最终综合打分结果和权重系数得到可作为信用评级结果的信用评分，进而通过信用评分的输出展示，可以在线及时地辅助投资者进行精准性投资，降低投资风险。