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原创 13篇金融风控论文复现：涵盖SCI顶刊、中文核心期刊及985/211高校毕业论文
13篇金融风控论文复现：涵盖SCI顶刊、中文核心期刊及985/211高校毕业论文
2025-01-18 13:38:14
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原创 Python风控建模实战案例数据库（上千万数据量，50个实战数据集，互联网最全）
Python风控建模实战案例数据库（上千万数据量，50个实战数据集，互联网最全）
2024-06-26 13:16:40
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原创 金融风控模型论文定制服务_研究生博士生毕业论文_中文核心_CCF_EI会议_AI_人工智能_机器学习
金融风控模型论文定制服务_研究生博士生毕业论文_中文核心_CCF_EI会议_AI_人工智能_机器学习
2024-06-05 10:50:21
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原创 python机器学习-糖尿病数据挖掘_2024年版(三个实战案例，附代码数据)
python机器学习-糖尿病数据挖掘_2024年版(三个实战案例，附代码数据)
2024-03-29 12:48:58
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原创 2024年升级_python风控建模实战lendingClub_新增2020年数据（14万条）
2024年升级_python风控建模实战lendingClub_新增2020年数据（14万条）
2024-03-25 20:15:58
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原创 博士论文合集-基于机器学习的个人信用风险预测模型和研究
本文汇总了5篇关于个人信用风险预测的博士论文研究。研究重点包括：商业银行互联网贷款风险评估（刘帅祺提出FOMBRF算法解决数据不均衡问题）、深度学习在银行大数据中的应用（杨德杰使用GAN处理样本不均衡）、消费金融违约预测（李伟采用集成学习方法）、大数据信用评估模型（张万军构建CreditNet模型）。这些研究运用机器学习、深度学习等方法，针对信贷数据不均衡、高维特征等挑战提出创新解决方案，为金融机构风险管理提供了理论支持和技术参考。研究显示，结合大数据和AI技术能显著提升信用风险评估的准确性和效率。
2025-11-29 09:07:17
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原创 博士论文合集-基于机器学习的企业信用风险预测模型和研究
2007年我国开始发行企业债券,借着经济发展的东风,公司债券的发展十分快速。直到2014年3月,国内公司债券出现了第一例违约事件。可以说这并非偶然,在随后的几年里,债券违约事件越发频繁,尤其是在2018年后,债券违约的数量及规模如“火箭”般直线上升,究其原因,是国内企业制度、市场发展、市场监督、投资者素质等各方面的因素综合起来造成。通过对近些年来我国金融市场的发展进行洞悉发现,诸如信贷违约、信托违约等越来越多的违约事件出现,给市场发展带来了很多不确定性。
2025-11-29 09:03:57
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原创 22篇金融风控论文复现（2025年11月更新）
本文精选21篇金融风控领域论文与专利复现成果，涵盖顶刊、核心期刊及硕博论文，聚焦信用风险评估模型创新。研究亮点包括：1）客户分组策略（模糊C均值聚类、CART决策树）提升商业银行信用评分模型KS和AUC值；2）Stacking融合模型（SMOTE+Tomek采样）在GiveMeSomeCredit数据集实现最优违约预测；3）XGBoost与LightGBM模型结合LIME解释技术，揭示贷款期限、信用评级等关键影响因素；4）随机森林模型经Boruta特征选择后，负类样本预测准确率提升至79.5%；5）NGBo
2025-11-27 16:04:11
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原创 基于机器学习的公司债券违约风险估计-211博士论文复现
本文复现了一篇基于机器学习的公司债券违约风险估计研究。该研究利用上市公司财务数据（盈利、经营、偿债能力等指标），通过SPSS和Python工具，采用决策树和LightGBM等机器学习模型评估企业信用风险。研究验证了数据清洗和降维的重要性，并对比了不同模型的预测效果。结果显示模型AUC值超过0.8，KS值大于0.4，具有良好的风险区分能力。该研究为债券投资决策提供了有效工具，同时展示了机器学习在金融风控领域的应用价值。
2025-11-27 15:57:49
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原创 基于机器学习的房地产企业债务风险预测模型
摘要：传统财务分析方法在预测房地产企业债务风险时存在滞后性和片面性等局限。本文提出基于机器学习的风险预测模型，通过整合多维数据（财务指标、股价波动、舆情等），利用随机森林、XGBoost等算法捕捉非线性风险特征。实证表明，该模型能提前预警企业违约风险，如某爆雷房企在违约前一年半即被识别出高风险信号（经营性现金流恶化、短期债务过高等）。模型AUC值达0.8以上，显著优于传统方法，可作为投资决策和风控管理的有效辅助工具。
2025-11-26 09:12:46
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原创 金融风控领域 CSSCI 核心期刊（2025-2026）分类汇总表
本文整理了金融风控相关CSSCI（2025-2026）核心期刊分类汇总表，涵盖统计学、计算机科学（信息资源管理类）、管理学和经济学四大类。其中统计学类包含《统计研究》等4种A/B类期刊；计算机科学类包含《中国图书馆学报》等20种A/B/C类期刊；管理学类包含《管理世界》等25种正刊及扩展版期刊；经济学类包含《经济研究》等29种正刊及扩展版期刊。特别说明"是否双核"和"ABC分类"为参考性信息，建议以所在单位最新认定标准为准。本文版权归公众号(python风控模型)所有
2025-11-26 09:08:28
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原创 基于机器学习的多头借贷预测模型
本文分析了中国金融市场的多头借贷现象及其风险。数据显示，居民负债率十年间从33.3%升至63.4%，多头借贷用户逾期风险是普通用户的3-4倍。文中提出了基于机器学习的多头借贷预测模型构建方法，包括数据收集、特征选择、模型训练等步骤，模型AUC达0.8以上，KS值大于0.4，具有良好的风险识别能力。文章还介绍了包含数十个维度的真实银行数据集，可用于政府调研和企业风控建模。最后强调需关注数据质量、特征工程和模型解释性等关键因素，以提升风险管控效果。
2025-11-11 08:20:53
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原创 21篇金融风控论文复现：涵盖SCI顶刊、中文核心期刊及985/211高校博士硕士毕业论文
本文汇总了21篇金融风控领域的期刊论文复现成果，涵盖顶刊、普刊及高校硕博论文，涉及信用评分、贷款违约预测、供应链金融等多个研究方向。主要内容包括： 信用评分模型优化：通过客户分组、机器学习等方法提升模型精度，如模糊C均值聚类和逻辑回归的组合应用。 多元预测技术：包括Stacking融合模型、随机森林、XGBoost等算法在信用风险评估中的应用及比较。 可解释性研究：采用LIME、SHAP等技术解决机器学习"黑箱"问题，提升模型透明度。 特色场景研究：涉及汽车金融、小微企业信贷、城投债等细
2025-11-06 09:57:07
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原创 IF=10.0！柳叶刀核心期刊复现-慢性肾病CKD机器学习预测模型
《柳叶刀子刊发表基于机器学习的慢性肾病早期预测模型》 该研究发表在《柳叶刀》子刊EClinicalMedicine（IF=10.0），提出了一种基于常规检测的慢性肾病(CKD)早期预测模型。研究团队使用21,000+例多中心临床数据，通过对比六种算法，最终XGBoost模型在"血常规+尿检+基本信息"组合下表现最佳（内部AUC=0.9235，外部AUC=0.8962）。模型采用SHAP方法实现可解释性，识别出尿蛋白和年龄为关键预测因子，并开发了在线预测工具。该研究为低成本、高精度的CKD
2025-10-20 16:20:10
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原创 985博士论文复现-基于数据挖掘的信用卡个人信用风险评估研究
这篇博士论文研究了基于数据挖掘的信用卡个人信用风险评估方法。作者针对信用卡申请阶段提出了基于随机森林的属性约简模型和SMOTE-UNDER数据平衡方法，并构建了GA-SVM风险评估模型；针对交易阶段提出了改进的客观聚类算法(Improved-OCA)进行风险细分；针对逾期还款问题设计了GA-BP-Adaboost两阶段评估模型。实验表明，这些方法能有效提升风险评估精度，为银行信用卡风险管理提供了完整的技术框架。研究整合了多种数据挖掘技术，在理论和实践层面都具有重要价值。
2025-10-20 16:17:40
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原创 上市公司常用控制变量数据+stata代码（2001-2024年）
该数据集提供了2001-2024年中国上市公司常用控制变量数据，包含三个处理版本（原始未处理、剔除金融及ST/PT企业、缩尾处理版本），样本量约27万个，缺失值低于0.5%。数据来源于上市公司年报，以Excel和Stata格式提供，配套完整do文件代码、最终结果及详细构建说明。版权归属公众号"python风控模型"，遵循CC4.0 BY-SA协议，禁止抄袭。
2025-07-28 21:32:27
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