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Home Credit违约风险（数据）

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简介：
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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  • Home Credit违约风险（数据）
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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。
  • 数据预测：汽车违约风险分析
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    本研究聚焦于通过数据分析预测汽车贷款中的违约风险，采用多种统计模型评估潜在的风险因素，旨在为金融机构提供决策支持。 Python数据分析与可视化课程设计
  • 发债企业违约风险预警初赛数据集
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    本数据集旨在预测发债企业的违约风险，通过初赛阶段收集整理的企业财务、运营等多维度信息，为模型训练提供坚实的数据支持。 企业基本信息（仅限发债企业），2018至2020年的财务指标数据，以及同期的舆情信息（同样只包含发债企业）。此外还包括了2019年至2020年期间的违约记录。
  • 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。
  • 发债企业违约风险预警初赛测试数据集
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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。
  • 基于XGBoost的信贷风险违约预测项目代码与数据集RAR
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    本项目采用XGBoost算法构建模型，旨在有效预测信贷风险及潜在违约情况。包含完整代码和详实数据集，便于研究与应用。 基本信息：年龄与性别； 认证信息：手机验证、户口验证、视频验证、征信验证及淘宝验证； 信用信息：初始评分、历史正常还款期数以及逾期还款期数； 借款详情：成功借入金额总量，成功借贷次数记录，当前申请的借款额度大小，期望的贷款期限长度和实际获得资金的时间点。 1. 用户画像涵盖平台借款人中的性别构成比例，受教育程度分布情况，是否为重复使用服务的老客户以及年龄段等特征描述。 2. 资金储备分析：估算每日平均借贷总额及波动范围，并据此确定公司需要准备的备用现金量以避免资金短缺问题。 3. 逾期还款统计：考察借款人的初始信用等级、贷款种类、性别属性和年龄因素是否会影响其发生延迟偿还的风险，识别出哪些群体更易出现较高的拖欠率。 4. 利息费率研究：探讨不同类型的借款人倾向于接受更高利率借贷的原因及具体人群特征。
  • 贷款违约预测的金融风控数据
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    本项目聚焦于通过分析客户行为和财务状况等多维度数据，构建模型以精准预测贷款违约风险，助力金融机构优化风控策略。 赛题的任务是预测用户贷款是否违约。数据集在报名后可见并可下载，该数据来自某信贷平台的贷款记录，总数据量超过120万条，包含47列变量信息，其中15列为匿名变量。 为了保证比赛公平性，将从这些数据中抽取80万条作为训练集，20万条作为测试集A和另外20万条作为测试集B。同时会对employmentTitle（职业头衔）、purpose（贷款用途类别）、postCode（邮政编码）和title等信息进行脱敏处理。 df2文件已经进行了数据预处理，具体细节可以在相关博客中查看。以下是部分字段的描述： - id：为每笔贷款分配的唯一信用证标识 - loanAmnt：贷款金额 - term：贷款期限（年） - interestRate：贷款利率 - installment：分期付款金额 - grade：贷款等级 - subGrade：子级贷款等级 - verificationStatus：验证状态 - issueDate：发放月份 - purpose：借款人在申请时的用途类别 以上信息供参赛者参考，以帮助他们更好地理解和处理数据。
  • 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。
  • 利用Python实现逻辑回归以预测违约风险
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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。
  • 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。