| 摘要 | 第2-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第8页 |
| 1.2 研究目的与意义 | 第8-9页 |
| 1.3 研究方法和结构安排 | 第9-12页 |
| 1.3.1 研究方法 | 第9-12页 |
| 1.3.2 技术路线图 | 第12页 |
| 1.4 主要贡献 | 第12-14页 |
| 第2章 文献综述和相关理论 | 第14-24页 |
| 2.1 信用风险分析的国内外文献综述 | 第14-18页 |
| 2.1.1 信用风险统计模型分析法的国内外文献综述 | 第14-17页 |
| 2.1.2 信用风险机器学习方法的国内外文献综述 | 第17-18页 |
| 2.2 生存分析相关理论 | 第18-24页 |
| 2.2.1 基本概念 | 第18-19页 |
| 2.2.2 基本数据与变量类型 | 第19-21页 |
| 2.2.3 生存数据的参数模型和半参数模型 | 第21-22页 |
| 2.2.4 生存特征估计 | 第22-23页 |
| 2.2.5 生存数据的变量选择方法 | 第23-24页 |
| 第3章 建模准备 | 第24-28页 |
| 3.1 背景认知 | 第24页 |
| 3.2 数据特点 | 第24-26页 |
| 3.3 具体操作 | 第26-28页 |
| 第4章 正则化方法下生存分析模型的实证研究 | 第28-42页 |
| 4.1 生存分析乘法危险率模型 | 第28-38页 |
| 4.1.1 乘法危险率模型介绍 | 第28-29页 |
| 4.1.2 建模实践 | 第29-31页 |
| 4.1.3 个体信用评分及分类 | 第31-34页 |
| 4.1.4 基于LASSO-MCP正则化方法的模型结果 | 第34-36页 |
| 4.1.5 模型效果验证 | 第36-38页 |
| 4.2 生存分析加法危险率模型 | 第38-41页 |
| 4.2.1 加法危险率模型介绍 | 第38页 |
| 4.2.2 建模实践 | 第38-39页 |
| 4.2.3 基于LASSO-SCAD正则化方法的加法模型结果 | 第39-41页 |
| 4.3 乘法模型和加法模型的比较 | 第41-42页 |
| 第5章 信用风险分析多模型实证比较 | 第42-49页 |
| 5.1 传统二分类Logistic回归模型 | 第42-43页 |
| 5.1.1 Logistic回归模型介绍 | 第42页 |
| 5.1.2 建模实践 | 第42-43页 |
| 5.2 现代决策树模型 | 第43-44页 |
| 5.2.1 决策树算法介绍 | 第43页 |
| 5.2.2 建模实践 | 第43-44页 |
| 5.3 模型比较 | 第44-47页 |
| 5.3.1 感受性曲线(AUC) | 第44-45页 |
| 5.3.2 区分度指标(KS) | 第45-47页 |
| 5.4 小结 | 第47-49页 |
| 第6章 总结 | 第49-51页 |
| 6.1 结论 | 第49-50页 |
| 6.2 不足与展望 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 附录 | 第56-72页 |
