违约专题
python数据分析案例-信用卡违约预测分析
一、研究背景和意义 信用卡已经成为现代社会中人们日常生活中不可或缺的支付工具，它不仅为消费者提供了便利，还为商家提供了更广泛的销售渠道。然而，随着信用卡的普及和使用量的增加，信用卡违约问题逐渐成为金融机构面临的重要挑战。信用卡违约不仅给金融机构带来财务损失，还损害了其声誉和信用评级，从而影响其长期可持续发展。因此，有效预测信用卡违约风险对金融机构来说至关重要。。。。。 二、实证分析 这个数据
建设工程停工损失以及工期违约如何主张？
工期争议在建设工程施工合同纠纷中占有一定比重，大多在承包人提起的工程价款案件中，承包人会同时主张停工损失，发包人亦常以承包人工期违约进行抗辩或提起反诉。对此，法官需要查明停工事实、逾期事实、停工或逾期原因、损失数额。 一停工事实。承包人应对停工事实负担举证义务，法官一般通过审查签证、工作联系函、政府环保管控文件、监理日志、施工日志等查明是否存在停工事实及相应天数。二停工原因。承包人主张的停工原因大
#######好好好好好#########笔记︱信用风险模型（申请评分、行为评分）与数据准备（违约期限、WOE转化）
巴塞尔协议定义了金融风险类型：市场风险、作业风险、信用风险。信用风险ABC模型有进件申请评分、行为评分、催收评分。 ———————————————————————————————————— 一、数据准备 1、排除一些特定的建模客户 用于建模的客户或者申请者必须是日常审批过程中接触到的，需要排除以下两类人： 异常行为：销户、按条例拒绝、特殊账户； 特殊账户：出
负债56亿,购买理财产品遭违约,操纵虚假粉丝,流量在下滑,客户数量减少,汽车之家面临大量风险（六）
本文由猛兽财经历时5个多月完成。猛兽财经将通过以下二十二个章节、8万字以上的内容来全面、深度的分析汽车之家这家公司。 由于篇幅限制，全文分为（一）到（十）篇发布。 本文为全文的第十四章、第十五章、第十六章。 目录 一、汽车之家公司介绍 1.1、汽车之家简介 1.2、汽车之家的业务 1.3、汽车之家各项业务的收入来源及收费方式 1.4、汽车之家的优势 二、Autohome
机器学习之客户违约预测模型搭建之案例实战
1. 决策数模型搭建 1.1 数据预处理 客户违约预测模型的目的是通过已有的客户信息和违约表现来搭建合适的模型，从而预测之后的客户是否会违约。首先通过pandas库读取数据相关知识读取客户的证信数据以及其交易表现，即是否违约记录，代码如下： 运行结果如下表所示，其中共有1000组历史数据，其中前400个为违约客户数据，后600个为非违约客户数据。因为Python数学建模中
金融贷款风险预测：使用图神经网络模型进行违约概率评估
要使用PyTorch和GNN（图神经网络）来预测金融贷款风险，并加入注意力机制，我们首先需要构建一个贷款风险预测的图数据集。然后，我们将设计一个基于注意力机制的GNN模型。 以下是一个简化的代码示例，演示了如何使用PyTorch和PyTorch Geometric（一个流行的图神经网络库）来实现这一点。请注意，这只是一个起点，并且您可能需要根据您的具体需求进行调整。 首先，安装必要的库：
机器学习---贷款违约行为预警预测
#一 、数据预处理 我们拿到的原始数据是12张表格，包含了150多个字段，总共3万多条记录。拿到这么多数据，我们该怎么预处理呢？ 首先第一步对各个表格单独预处理，其次合并后对合并后的数据预处理。 ##1.每张表格单独处理 我们以其中一张表为例，来具体讲解怎么处理。这张表包含下列字段 处理的内容包括：变量属性识别与标注、空值处理、异常值处理、维规约、独热编码、标准化 变量属性分为定性属性和定量属性
海航集团债务违约是谣传--开展各项活动促进两岸经济发展
海航集团长期致力于促进两岸经济文化交流和发展，开展一系列活动实力践行着。在这一交流中，海航集团也谋得了自身更快发展，资本规模大增，海航集团负债率大降，规避了海航集团债务违约的可能性。 海航集团旗下海南航空作为首批执行北京至台北的春节包机的航空公司之一，陆续开通了北京、海口、西安、广州、大连、兰州等多条直达台北的航线，促进宝岛台湾与内地经济文化交流日益深入。值得一提的是，这些航线都是
他用几个公式解释了现金贷业务的风控与运营 （下） 2017-09-18 22:04 风控/运营/违约 “金额如此小的业务，成本极度敏感，刚开始的时候我们在数据成本和坏账成本之间特别纠结。” 以上是许
他用几个公式解释了现金贷业务的风控与运营 （下） 2017-09-18 22:04 风控/运营/违约 “金额如此小的业务，成本极度敏感，刚开始的时候我们在数据成本和坏账成本之间特别纠结。” 以上是许多朋友现金贷业务的真实感受。在这一章中，我不打算像上一章那样做很多计算，我们聊聊关于a%（新贷客户损失率）及它的影响因素还有风控上如何掐头去尾取中间的事儿。 我们先来看下损失率是
天池-贷款违约挑战赛（四）-建模与调参
目录 学习目标学习内容1. 逻辑回归2. 决策树模型3. 集成模型3.1 GBDT模型3.2 XGBoost模型3.3 LightGBM模型3.4 Catboost模型 4. 模型对比4.1 逻辑回归4.2 决策树模型4.3 集成模型 5. 数据集划分方法 学习目标 由于本次比赛使用机器学习，本人之前的方向一直是深度学习和强化学习，对机器学习、数据挖掘与分析、特征工程了解的不多
Lending Club——构建贷款违约预测模型
1.本项目需解决的问题 本项目通过利用P2P平台Lending Club的贷款数据，进行机器学习，构建贷款违约预测模型，对新增贷款申请人进行预测是否会违约，从而决定是否放款。 2.建模思路 以下为本次项目的工作流程。 3.场景解析 贷款申请人向Lending Club平台申请贷款时，Lending Club平台通过线上或线下让客户填写贷款申请表，收集客
Lending Club—构建贷款违约预测模型
python信用评分卡（附代码，博主录制） https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share https://blog.csdn.net/arsenal0435/a
CatBoost算法模型实现贷款违约预测
前言 此篇文章为整个Boost(提升方法)集成算法模型的终章，前几篇文章依次结合详细项目案例讲解了AdaBoost、GBDT、XGBoost、LighGBM共四个常用的集成算法模型，每一篇文章都包含实战项目以及可运行代码。仅通过看一遍文章不去实践是很难掌握集成算法模型的，其中很多思想和优化参数的方法需要长期使用才能掌握，集成学习的方法在全球各大机器学习、数据挖掘竞赛中使用的非常广泛，其概念和
入门金融风控【贷款违约预测】
入门金融风控【贷款违约预测】 赛题以金融风控中的个人信贷为背景，要求选手根据贷款申请人的数据信息预测其是否有违约的可能，以此判断是否通过此项贷款，这是一个典型的分类问题。通过这道赛题来引导大家了解金融风控中的一些业务背景，解决实际问题，帮助竞赛新人进行自我练习、自我提高。 天池比赛 Task01赛题理解 赛题概括（见上文）数据概括（了解数据概况）预测指标（学习各种预测指标）分析赛题
入门金融风控【贷款违约预测】
入门金融风控【贷款违约预测】 赛题以金融风控中的个人信贷为背景，要求选手根据贷款申请人的数据信息预测其是否有违约的可能，以此判断是否通过此项贷款，这是一个典型的分类问题。通过这道赛题来引导大家了解金融风控中的一些业务背景，解决实际问题，帮助竞赛新人进行自我练习、自我提高。 天池比赛 Task01赛题理解 赛题概括（见上文）数据概括（了解数据概况）预测指标（学习各种预测指标）分析赛题
个人贷款违约预测模型练习
重点为分类模型的数据理解与数据准备 数据介绍 账户表（Accounts）:每条记录描述一个账户的静态信息 顾客信息表（Clients）:每条记录描述一个客户的特征信息 权限分配表（Disp）：每条记录描述顾客和账户之间的关系，以及客户操作账户的权限 支付订单表（Orders）:每条记录代表一个支付命令 交易表（Trans）:每条记录代表每个账户上的一条交易 贷款表（Lo
实战案例：使用机器学习算法预测用户贷款是否违约?
大家好，最近一张"因疫情希望延缓房贷"的截图在网上流传，随即引起网友们的热议！ 当借款人从贷款机构借钱而不能如期还贷款时，就可能会发生贷款违约。拖欠贷款不仅会上报征信，还可能有被起诉的风险。 为更好的管控风险，贷款机构通常会基于用户信息来预测用户贷款是否违约，今天我将使用示例数据集来给大家讲解预测贷款违约的工作原理，原创不易，喜欢本文记得点赞、关注、收藏，完整版数据和代码文末获取。 【注】文
大数据分析案例-基于XGBoost算法构建贷款违约预测模型
🤵♂️ 个人主页：@艾派森的个人主页 ✍🏻作者简介：Python学习者 🐋 希望大家多多支持，我们一起进步！😄 如果文章对你有帮助的话， 欢迎评论 💬点赞👍🏻 收藏 📂加关注+ 喜欢大数据分析项目的小伙伴，希望可以多多支持该系列的其他文章 大数据分析案例合集 大数据分析案例-基于随机森林算法预测人类预期寿命
零基础入门金融风控-贷款违约预测-Task01
有幸参加了阿里云举办的零基础入门金融风控-贷款违约预测训练营。收获颇多。 每天记录一些自己之前的知识盲点，需经常温习。 一、赛题理解： 该赛题是金融风控中关于贷款违约情况的预测。盲猜是个机器学习中监督学习的分类问题。从训练集和测试集的对比中可以得到标签label的字段。 1、首先观察训练集train.csv和testA.csv，将train.
信用评估与违约预测的模型性能调优—决策树集成学习应用
在信贷风控场景中，贷前模型的应用对于申请用户的风险防范发挥着重要作用，例如信用评估、欺诈识别、违约预测等。模型的建立过程，必然需要某种机器学习算法来实现，而常用的算法包括逻辑回归、随机森林、XGBoost、LightGBM等，具体采用何种方法较为合适都需要根据建模样本与实际需求而定。但是，无论选取哪类算法，模型最终性能的认可往往不是一步到位的，是在模型训练阶段需要对模型参数经过多次调整优化，并通过
疫情之下，支付宝违约暂时不算失信！这7个问题你应该了解
昨日，支付宝通过应用通知发布公告: 自2月5日起，芝麻分将暂停评估，期间所有因不可抗力产生的履约不便，不作为失信记录，具体恢复时间，将另行通知。 可在支付宝中搜索芝麻信用查看到这条公告。 从1月23号武汉封城以来，第一个14天隔离期已经过去，进入到第二个14天。 对于诸多近期因疫情发展导致短期资金流转困难、交通很多地方无法通行的朋友来说，还是起到了一定的缓解作用，此外为了进一步帮助用户缓