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CATBoost基线模型在企业非法集资风险预测中的应用_siriyang_catboost_baseline_

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简介:
本文探讨了CATBoost算法在企业非法集资风险预测中的实际应用,并展示了其作为基准模型的有效性和优越性。作者siriyang通过详实的数据分析,验证了CATBoost在处理复杂金融数据时的卓越性能。 该程序用于机器学习竞赛中的企业非法集资风险预测。

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  • CATBoost线_siriyang_catboost_baseline_
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    本文探讨了CATBoost算法在企业非法集资风险预测中的实际应用,并展示了其作为基准模型的有效性和优越性。作者siriyang通过详实的数据分析,验证了CATBoost在处理复杂金融数据时的卓越性能。 该程序用于机器学习竞赛中的企业非法集资风险预测。
  • 管控
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    企业风险管控模型是一套旨在帮助企业识别、评估和控制潜在风险的系统化工具与方法。它通过建立科学的风险管理体系,优化资源配置,保障企业稳定运营及可持续发展。 企业风险管理模型是现代企业管理的重要组成部分,旨在识别、评估、优先处理和控制可能对组织目标产生负面影响的风险。这个模型的设计目的是帮助企业系统性地理解和管理风险,以促进可持续发展和优化决策过程。 理解风险管理的基本概念至关重要。风险管理包括五个主要阶段:风险识别、风险分析、风险评估、制定应对策略以及监控与控制。这些步骤相互关联,共同构成了一个全面的风险管理框架。 首先进行的是**风险识别**,企业需找出所有可能影响其目标的内部和外部潜在风险因素。这涵盖市场波动(如价格变化)、操作失误(流程错误)、财务问题(资金流动性),法律挑战(合规性)以及市场竞争等多方面内容。 接下来是**风险分析阶段**,在此过程中深入研究已识别的风险,并评估它们发生的可能性及其可能的影响程度。通常会采用定量和定性的方法进行分析,例如通过概率与影响矩阵来确定各风险的优先级。 随后进入**风险评估环节**,目的是衡量这些风险对组织目标的具体影响大小,这往往需要量化计算如风险暴露值等指标,并考虑企业的风险容忍度及承受能力以决定是否采取行动。 在制定应对策略阶段,企业针对每个重要风险需设计相应的处理措施。具体选项包括转移(例如通过保险)、减轻、规避或接受这些风险。每种方案都有其独特的优势与局限性,需要根据实际情况进行权衡选择。 最后是**监控与控制过程**,这涉及持续跟踪风险管理计划的执行情况,并在必要时调整策略。此阶段包含定期的风险复审、关键指标监测以及应急计划更新等任务,以确保整个风险管理体系的有效运行。 《企业风险管理模型》PPT文档详细阐述了上述流程并提供了具体的案例研究和实践指导。这份材料对于构建和完善企业风险管理模型非常有帮助,无论是企业管理者还是咨询顾问都能从中获得宝贵的见解,从而提升组织的风险管理能力。因此,有兴趣深入了解或希望增强自身企业在该领域实力的人士都应考虑下载并仔细研读此文档。
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    本研究构建了一个基于MATLAB的风险预测模型,结合统计分析与机器学习算法,旨在提高风险事件预测的准确性及效率。 MATLAB版本的风险预测模型能够绘制AUC图,并进行p值计算。相关帮助文档详细介绍了如何使用该工具,且计算结果较为准确。
  • Python深度学习下源码及项目料(含数据和Jupyter Notebook).zip
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    本资源包含使用Python进行深度学习的企业非法集资风险预测项目的全套材料,包括数据集、预处理代码、模型训练脚本以及详细的Jupyter Notebook教程。 【资源介绍】基于Python深度学习的企业非法集资风险预测源码+项目说明+数据集(Jupyter Notebook运行).zip **背景**: 非法集资严重干扰了正常的经济、金融秩序,使参与者遭受经济损失,甚至生活陷入困境,极易引发社会不稳定和大量社会治安问题,甚至引发局部地区的社会动荡。如何根据大量的企业信息建立预测模型并判断企业是否存在非法集资风险,对监管部门、企业合作伙伴、投资者都具有一定的价值。 **任务**: 利用机器学习、深度学习等方法训练一个预测模型,该模型可学习企业的相关信息以预测企业是否存在非法集资风险。赛题的难点在于数据集中包括大量的企业相关信息,如何从中提取有效的特征并进行风险预测成为本赛题的关键问题。 项目内容结构: ``` ├── 企业非法集资风险预测.ipynb ├── dataset │ ├── train │ │ ├── annual_report_info.csv │ │ ├── base_info.csv │ │ ├── change_info.csv │ │ ├── entprise_info.csv │ │ ├── news_info.csv │ │ └── other_info.csv │ │ └── tax_info.csv │ ├── entprise_evaluate.csv │ ├── entrise_submit.csv ├── README.md ``` 该项目是个人毕设/课设/大作业项目,代码都经过严格调试测试,功能齐全。欢迎下载使用!该资源主要针对计算机、通信、人工智能、自动化等相关专业的学生、老师或从业者下载使用,可直接作为期末课程设计、课程大作业和毕业设计等。整体具有较高的学习借鉴价值。 基础还可以的使用者可以动手开发二次功能,以实现不同的需求。也欢迎交流学习!
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    本论文探讨了非线性模型预测控制技术在自动驾驶汽车领域的应用,分析其如何提高车辆路径规划和实时决策的能力,确保行驶安全与效率。 Falcone的博士论文主要介绍了自动驾驶车辆模型预测控制,在这个领域内被认为是开创性的工作。许多资源可能是虚假的,但这篇论文是真实可靠的。
  • Falcone线控制自主车辆...
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    本文介绍了Falcone非线性模型预测控制(NMPC)技术在自动驾驶汽车领域的应用,通过优化路径规划与避障策略,显著提升了车辆的行驶安全性和灵活性。 Falcone的2007年博士论文主要探讨了无人驾驶MPC控制原理及其应用,是学习无人驾驶MPC控制理论的重要参考资料。此前我在网上寻找了很久才找到这篇论文,现在分享给大家共同学习。
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    本数据集为评估模型预测企业债券违约风险的能力而设计,包含初赛阶段所需各项财务与运营指标,旨在促进金融风控领域的研究进展。 基于测试集中给定的提交示例进行预测,并使用提供的训练集数据。训练集下载地址已提供,请自行查找相关资源。
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    本研究致力于开发和应用农产品价格风险预测模型,旨在通过数据分析和技术手段提高农户抵御市场波动的能力,保障农业经济稳定发展。 一个预测市场动态的模型可以为决策提供下一步参考和计划,有效防范市场风险。
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    本研究提出了一种改进型IPSO-BP算法,并将其应用于风速预测中。通过优化BP神经网络权重和阈值,提高了模型精度与稳定性,为可再生能源的有效利用提供了新的技术手段。 基于MATLAB编程,首先改进粒子群算法为自适应变异粒子群算法,然后优化BP神经网络的权值阈值,并预测风速。代码齐全、数据完整且注释详细,方便扩展到其他数据。