信用风险计量技术简述1.古典信用风险计量模型主观判断分析方法、财务比率评分方法、多变量信用风险判别方法（其中最有效，包括线性概率模型、Logit模型、Porbit模型、判别分析模型）评级方法：将信用状况分成不同等级，分别使用不同的信用政策。评分方法：对影响信用的不同因素确定不同的分值和权重，汇总计算出对应的信用评分。作为给予企业信用额度或贷款额度的依据。Z评分模型、ZETA评分模型
# 理性期权定价：使用 Python 实现 Merton 模型
## 一、引言
期权定价是金融工程学中的一个重要课题，Merton 模型是用来进行金融期权定价的一种经典模型。对于刚入行的小白来说，学习如何使用 Python 实现 Merton 模型，可能会让人觉得有些复杂。本篇文章将逐步带你完成理性期权定价的实现过程，并详细解释每一个步骤。
## 二、实现流程概述
下面是实现 Merton
# Python 违约：理解和使用 Python 的异常处理
在编程中，错误是不可避免的。对于 Python 这种伟大的编程语言而言，如何优雅地处理这些错误与异常，是每一个开发者都应该掌握的核心技能之一。本文将深入探讨 Python 中的违约（即异常处理），并以代码示例和状态图形式，帮助大家更好地理解这个重要的主题。
## 异常的基本概念
"违约"在这里指的就是程序在运行过程中发生了错误，这
Python概述创始人：吉多·范罗苏姆 龟叔为什么要学习Python：大势所趋，简单易学，使用范围广我们本次学习使用Python3.x版本Python在大数据生态中应用非常广泛Python解释器和PycharmIDE工具Python解释器是将Python代码解释为机器语言（二进制文件）的一种工具Python代码必须经过解释器解释，计算机才能够去执行命令常见的解释器版本：
CPython： 官方版本
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2023-09-30 10:27:25
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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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之前已经简单介绍了数据，客户的违约风险的预测是一个监督学习的任务，主要是对客户进行分类，就是哪些人可以获得贷款，哪些不可以，每个申请者可能会违约的概率在0~1之间，0:表示申请者能及时还款，１：申请者很难按时还款会违约．数据初步探索数据来自Home Credit 共有8个不同数据：application_train.csvapplication_test.csvbureau.csvbureau_b
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2023-09-11 16:50:47
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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
一战后德国马克
原创
2023-07-13 16:54:18
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# Python 实现 LSTM 预测风险违约概率
随着金融行业数据分析的快速发展，预测风险违约概率已成为信贷审批和风险管理中的关键环节。长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊的循环神经网络（RNN），非常适合处理和预测时间序列数据。本文将介绍如何使用 Python 和 Keras 库实现 LSTM 模型来预测风险违约概率，并附上代码示例。
## 1. 什么是 LSTM
LSTM 是一种处理序
用Python做银行违约风险预测
在金融行业，银行面临着客户违约的风险，这不仅可能造成人员流失，还会影响其财务健康。通过利用机器学习模型，我们可以有效预测客户是否会违约，从而减少损失。本文将展示如何使用Python进行银行违约风险预测。
$$ y = f(x) $$
其中，$y$ 代表违约可能性，$f(x)$ 是一个基于特征 $x$ 的隐函数，这个特征可以包括客户的信用评分、收入、借款历史等
在这篇文章中，我会详细记录如何使用 Python 实现 LSTM 模型来预测风险违约。这个过程会涉及到背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化、应用场景等几个重要部分。
我开始从背景描述入手。近年来，金融行业对风险控制的需求越来越高。在 2020 年至 2023 年间，数据驱动的决策变得越来越普遍。金融机构开始探索使用深度学习技术来进行违约风险预测。长短期记忆网络（LSTM）是一种能够捕
最近负责单位的一件事情，为此我耗费了很多心血，从去公司调研到具体项目的实施细节都跟合作的公司进行了多次沟通和交流。在一切确认无误的情况下，我们签订的合同。可是在昨天，合作方却告诉我由于政策新规定，无法进行施工，合同无法进行下去，乙方违约了！
第一次做这种事情，真的有些不顺，妈妈的，最近很多事情都不太顺利，对于该合同，我们也采取了一定的措施，例如
原创
2007-12-07 16:54:31
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本人处于学习摸索阶段，文中错误难免，欢迎指正。 数据预测整体思路： 本文使用LogisticRegression建模对信贷业务进行违约预测，考虑该模型对变量的要求主要有： 1.变量之间不应存在较强的线性相关性和多重共线性  
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2024-07-10 13:50:36
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什么是M-P模型
所谓M-P模型，其实是按照生物神经元的结构和工作原理构造出来的一个抽象和简化了的模型。简单点说，它是对一个生物神经元的建模。它实际上是两位科学家的名字的合称，1943年心理学家W.McCulloch和数学家W.Pitts合作提出了这个模型，所以取了他们两个人的名字（McCulloch-Pitts）。
生物神经元的结构 在谈M-P模型的内容之前，我们先得了解一下人脑中
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2024-07-26 12:48:20
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1 什么是编辑距离在计算文本的相似性时，经常会用到编辑距离（Levenshtein距离），其指两个字符串之间，由一个字符串转成另一个所需的最少编辑操作次数。在字符串形式上来说，编辑距离越小，那么两个文本的相似性越大，暂时不考虑语义上的问题。其中，编辑操作包括以下三种：插入：将一个字符插入某个字符串删除：将字符串中的某个字符删除替换：将字符串中的某个字符串替换为另一个字符为了更好地说明编辑距离的概念
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2023-06-26 14:43:34
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最近项目需要做近似文本的对比，看到最小编辑距离能够一定程度来区分文本相似度，下面是两段代码：def normal_leven(str1, str2):len_str1 = len(str1) + 1len_str2 = len(str2) + 1# 创建矩阵matrix = [0 for n in range(len_str1 * len_str2)]# 矩阵的第一行for i in range(
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2023-10-20 23:15:13
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Python Numpy计算各类距离1.闵可夫斯基距离(Minkowski Distance)2.欧氏距离(Euclidean Distance)3.曼哈顿距离(Manhattan Distance)4.切比雪夫距离(Chebyshev Distance)5.夹角余弦(Cosine)6.汉明距离(Hamming distance)7.杰卡德相似系数(Jaccard similarity coeff
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2023-08-23 17:01:28
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在本篇博文中，我将带你一步步揭开如何构建一个“Python企业信用违约机器学习模型”的全过程。这个模型可以帮助企业分析信用违约的风险，提升信用决策的科学性与有效性。以下是我们解决问题的结构：
## 环境准备
在开始之前，我们需要搭建一个适合进行机器学习的环境。
### 前置依赖安装
```bash
pip install pandas numpy scikit-learn matplotli
我国经济迅速发展，个人信用业务也迅速发展，个人信用业务具有提高内需、促进消费的作用。 在个人信用业务规模扩大的同时，信用违约等风险问题日益突出，在一定程度上制约了我国信用市场的健康发展。 近年来，个人消费贷款类型呈现多种变化和发展，从原来的单一贷款种类发展到今天各种各样的贷款种类，汽车贷款、教育补助金贷款、耐用消费品贷款(家电、电脑、烹饪器具等)、结婚贷款等在我国陆续展开。 违约风险是指债务人
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2023-09-14 15:45:05
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一、距离测定原理 1、伪距测量 伪距测量是利用全球卫星定位系统进行导航定位的最基本的方法，其基本原理是：在某一瞬间利用GPS接收机同时测定至少四颗卫星的伪距，根据已知的卫星位置 和伪距观测值，采用距离交会法求出接收机的三维坐标和时钟改正数。伪距定位法定一次位的精度并不高，但定位速度快，经几小时的定位也可达米级的若再增加观 测时间，精度还可
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2023-09-09 21:18:20
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