传统风控与量化风控的区别在于风控的手段是否依赖于数据决策。由于大数据的兴起，在量化风控里一切似乎都是可以数据化。比如信贷风险就可以用拨备计提来衡量，关于拨备计提有个很重要的计算公式：PIP=PD*LDG*ENR根据信用风险是否发生显著增加以及资产是否已发生信用减值，对资产分别以12个月或整个存续期的逾期信用损失计量损失准备。计提是有三个部分组成：预期信用损失时违约概率（PD）、违约风险敞口（ENR
巴塞尔协议虽然海纳百川，包罗万象，但究其出身来历，这是一部“资本协议”，从国内的变种巴塞尔协议取名（《商业银行资本管理办法》）来看，至少在国内的当前语境下，资本管理与资本计提，依然是巴塞尔协议实施的第一核心要点。 在巴赛尔协议中，自始都涉及一个概念就是损失。损失包括预期损失和非预期损失。预期损失比较好理解，可以通过风险计量来衡量，还记得我们之前给大家普及的风险损失的公式吗？可以翻找下上次番茄风控，
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2024-05-20 16:50:25
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3.3.2 风险监测主要指标 风险监测指标体系通常包括潜在指标和显现指标两大类，前者主要用于对潜在因素或征兆信息的定量分析，后者则用于显现因素或现状信息的定量化。 中国银监会对原国有商业银行和股份制商业银行按照三大类七项指标进行评估，具体包括经营绩效类指标、资产质量类指标和审慎经营类指标。 有关资产质量的主要指标包括以下几个方面： 1. 不良资产/贷款率 不良贷款率=(次级类贷款+可疑类贷款+损失
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2024-02-14 13:52:42
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# 如何用Python实现信用评分模型
信用评分模型是一种广泛应用于金融行业的工具，能帮助银行和金融机构评估申请人的信用风险。本文将带你一步一步实现一个简单的信用评分模型，使用Python作为编程语言。我们将通过一个流程图和详细代码步骤来实现，确保你能够跟上每一步。
## 流程概览
在实现信用评分模型之前，我们需要了解整个流程，包括数据的准备、模型选择、模型训练和评估等步骤。下表展示了实现过
Python信用评级模型实现流程
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本文将介绍如何使用Python实现信用评级模型。信用评级模型是一个用于评估个人或企业信用状况的模型，可以帮助金融机构、保险公司等机构做出信贷决策。以下是实现该模型的具体步骤：
步骤一：数据预处理
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在开始建立信用评级模型之前，首先需要对数据进行预处理。预处理的目的是清洗数据、填充缺失值、处理异常值等，保证数据的准确性和完整性。
在Python中
原创
2023-08-26 12:17:01
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一、债券评级的定义与内涵以企业或经济主体发行的有价债券对象进行的信用评级。企业债券信用评级，是对具有独立法人资格企业所发行某一特定债券、按期还本付息的可靠程度进行客观公正的评估，并标示其信用程度的等级。二、信用评级的程序1.评级准备组长负责制，至少由两名评级分析人员组成。项目组组长应当具备证券从业资格，且从事资信评级业务3年以上。利益冲突回避承诺书。2.实地调查3.初评阶段4.评定等级
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2023-12-10 09:58:48
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# 远期信用定价模型及其Python实现
在金融领域，信用风险和定价模型是非常重要的研究课题。随着金融市场的发展，越来越多的投资者和金融机构开始关注如何准确地定价远期合约。本文将介绍远期信用定价模型的基本概念，并提供一个使用Python的代码示例，以帮助读者更好地理解这一模型。
## 什么是远期合约？
远期合约是指买卖双方约定在未来某一特定日期以约定价格进行交易的合约。与标准化的期货合约不同
# 如何在Python中实现信用评分卡模型
信用评分卡模型是一种广泛使用的工具，用于评估用户的信用worthiness。本文将详细介绍如何通过Python实现这一模型，并提供可执行的代码示例。我们将从整体流程开始，逐步深入每一个细节。
## 整体流程
完成信用评分卡模型通常需要以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据收集和预处理 |
| 2
在机器学习中，性能指标（Metrics）是衡量一个模型好坏的关键，通过衡量模型输出y_predict和y_true之间的某种“距离”得出的。 对学习器的泛化性能进行评估，不仅需要有效可行的试验估计方法，还需要有衡量模型泛化能力的评估价标准，这就是性能度量（performance measure）。性能度量反映了任务需求，在对比不同模型的能力时，使用不同的性能度量往往会导致不的评判结果；这意味
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2023-06-29 13:50:16
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Merton模型莫顿模型中，假设企业只通过权益 St 和一种零息债券进行融资，债券现值为 Bt，T 时到期，到期时本息合计为D，公司的资产价值 Vt = St+Bt 服从几何布朗运动。若T时刻公司价值 Vt 小于负债D，就会存在违约的可能性，此时公司的违约概率为 P(VT ≤ D) ，因此只需要算出这个概率即可。期权定价模型将今天公司的股票价值E0与公司资产价值V0和资产的波动率σV联系起来：股票
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2024-01-20 05:24:00
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实现"Python树模型损失输出"的流程可以分为以下几个步骤：
1. 准备数据集：首先需要准备一个合适的数据集来训练树模型。可以使用一些开源的数据集，如Iris数据集或泰坦尼克号数据集。这些数据集可以通过Python的机器学习库（如scikit-learn）直接加载。
2. 导入必要的库：在开始编写代码之前，需要导入以下必要的Python库：
```python
import pandas a
原创
2023-08-18 16:39:17
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在深度学习的过程中，模型的损失函数是我们评估模型性能的重要标准。了解如何在Python中绘制和分析模型损失函数，可以帮助我们更好地优化模型。本文将详细介绍如何实现这一过程，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化及生态扩展。
## 版本对比
在Python中，有多个库可以绘制模型损失函数，如Matplotlib、Seaborn和Plotly。不同版本的这些库在功能上可能存在一些差
目录一、前期准备二、数据来源与样式 三、数据的预处理（一）表格处理（二）数据导入（三）数据处理 四、模型构建（指数平滑）（一）数据作图（二）观察季节性与趋势（三）一阶指数平滑（四）二阶指数平滑（五）三阶指数平滑（六）均方误（MSE）比较 （七）正态性检验五、数据预测六、总结七、完整代码一、前期准备本次模型的构建与预测都是用的是python进行，其中涉及多个库：impo
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2024-02-26 15:27:27
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# 使用Python实现信用卡逾期模型
信用卡逾期模型的建立是一个数据科学和机器学习的实践项目。对于刚入行的小白来说，理解整个流程是非常重要的。在本文中，我们将一起详细探讨如何用Python实现一个信用卡逾期预测模型。
## 整体流程
在开始编码之前，我们先对整个过程进行一个概述。下面的表格展示了实现信用卡逾期模型的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1
原创
2024-09-15 03:42:39
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python信用卡评分模型
原创
精选
2021-02-23 17:25:50
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# 信用卡评分模型 Python
信用卡评分模型是金融业常用的一种风险评估方法，它通过对客户的信用记录和其他相关信息进行评估，给出客户的信用评分，帮助金融机构做出更准确的风险预测。在本文中，我们将介绍如何使用 Python 来构建一个简单的信用卡评分模型，并对其进行评估。
## 信用卡评分模型原理
信用卡评分模型通常使用 Logistic 回归算法进行建模。在建模过程中，我们会先准备训练数据
原创
2024-03-29 04:11:44
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在这篇博文中，我们将深入探讨如何构建一个“python信用违约机器学习模型”，重点关注备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、案例分析和监控告警的细节。作为金融科技领域重要的一环，信用违约模型为评估信用风险提供了重要依据。因此，确保模型的可靠性和可恢复性至关重要。
### 备份策略
为了保障信用违约机器学习模型的稳定性，我们需要制定完善的备份策略。我们的备份策略主要分为两个部分：思维导图与存储
损失函数是用于衡量模型所作出的预测离真实值（Ground Truth）之间的偏离程度。通常，我们都会最小化目标函数，最常用的算法便是“梯度下降法”（Gradient Descent）。损失函数大致可分为两种：回归损失（针对连续型变量）和分类损失（针对离散型变量）。一、回归损失（Regression Loss） L1 Loss（绝对值损失函数）也称为Mean Absolute Error，即平均绝对
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2023-11-19 13:10:06
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1 图像分类我们希望根据图片动物的轮廓、颜色等特征，来预测动物的类别，有三种可预测的类别：猫、狗、猪。 假设我们当前有两个模型（参数不同），这两个模型都是通过sigmoid/softmax的方式得到对于每个预测结果的概率值：sigmoid其表达式及函数图像：softmax模型1预测真实是否正确0.3 0.3 0.40 0 1 (猪)正确0.3 0.4 0.30 1 0 (狗)正确0.1 0.2 0
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2024-01-01 11:54:47
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python 评分卡_评分卡原理及Python实现
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2021-10-29 12:17:29
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