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KMV 信用风险模型 - 违约概率与风险评估：基于穆迪方法计算公司违约概率及欧洲看涨期权模型-MATLAB实现

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简介：
本项目采用MATLAB编程实现KMV信用风险模型，依据穆迪方法估算企业违约概率，并应用欧洲看涨期权定价理论进行风险评估。 KMV-Merton 模型的违约概率是由 Jin-Chuan Duan、Geneviève Gauthier 和 Jean-Guy Simonato (2005) 提出的。该代码根据穆迪 KMV 方法计算违约概率，其中公司股权遵循 Merton 所提出的几何布朗运动模型，而违约概率则通过计算公司的市场价值对应的欧式看涨期权来确定。在这一过程中，使用了 Newton-Raphson 方法来求解股票的价值，并假设股票具有一定的波动性。

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  • KMV 信用风险模型 - 违约概率与风险评估：基于穆迪方法计算公司违约概率及欧洲看涨期权模型-MATLAB实现
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    本项目采用MATLAB编程实现KMV信用风险模型，依据穆迪方法估算企业违约概率，并应用欧洲看涨期权定价理论进行风险评估。 KMV-Merton 模型的违约概率是由 Jin-Chuan Duan、Geneviève Gauthier 和 Jean-Guy Simonato (2005) 提出的。该代码根据穆迪 KMV 方法计算违约概率，其中公司股权遵循 Merton 所提出的几何布朗运动模型，而违约概率则通过计算公司的市场价值对应的欧式看涨期权来确定。在这一过程中，使用了 Newton-Raphson 方法来求解股票的价值，并假设股票具有一定的波动性。
     
  • 基于LightGBM的网络贷款违约风险预测模型
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    本研究开发了基于LightGBM算法的网络贷款违约风险预测模型，旨在提高预测准确性与效率，为信贷决策提供有力支持。 基于LightGBM的网络贷款违约预测模型利用人工智能技术来预测贷款违约情况。
     
  • Python-预测信用卡违约风险
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    本项目运用Python进行数据分析与建模，旨在预测客户信用卡的违约风险，通过机器学习算法提高金融机构的风险管理效率和准确性。 当客户面临经济困难时，并不会立即显现出来。然而，有一些指标可以用来预测这一结果，比如延迟支付、增加的客户服务电话次数、关于产品的查询增多以及网络或移动应用上的浏览模式变化等。通过分析这些迹象，银行能够提前采取措施来防止问题的发生或者至少指导流程，从而更好地服务客户并降低自身风险。
     
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    本数据集旨在分析和评估Home Credit客户群体中的违约风险情况，通过各类金融行为数据预测贷款逾期或无法偿还的可能性。 数据来源为Home Credit，这是一家专门为没有银行卡的人群提供贷款服务的机构。预测一个客户是否有困难还款是其重要的商业需求之一。
     
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  • Cox比例风险模型及威布尔基础风险率的MATLAB实现
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    本研究探讨了Cox比例风险模型及其在生存分析中的应用，并详细介绍了如何使用MATLAB实现基于威布尔分布的基础风险率计算，为统计分析提供了一种有效工具。 此函数使用威布尔基础风险率实现 Cox PH 模型（也称为威布尔比例风险模型）。标准 Cox 模型通常隐含地假定 Breslow 的非参数基线危险估计量，这不适合预测新个体的事件时间。相比之下，Weibull-Cox 模型可以提供带有误差条（由标准偏差给出）以及通常的回归系数、（平滑）生存函数和（平滑）风险率的预测。一旦模型被训练完成，它将包含用于预测个体事件时间的功能。可以通过运行 example.m 文件来开始使用该功能。
     
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    本项目运用Python编程语言与逻辑回归算法，旨在构建模型来评估和预测贷款申请者的违约风险，助力金融机构优化信贷决策。 【作品名称】：基于 Python 实现逻辑回归预测违约可能 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】：本项目旨在通过Python编程语言实现逻辑回归模型，用于预测个体的信用风险即违约的可能性。此项目适合初学者和有经验的学习者进行实践操作，并且可以应用于多种学习场景中作为实际项目的起点。
     
  • 信用风险评估评分卡模型的开发与实现
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    本项目致力于构建信用风险评估评分卡模型，通过数据分析和机器学习方法，优化金融机构的风险管理策略，提高信贷审批效率及准确性。 基于R语言的信用风险标准评分卡模型开发及其在互联网金融行业的应用与代码实现。
     
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  • 基于MATLAB的风险评估数学模型构建
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