| 前言 | 第1-14页 |
| 第一章 数据挖掘及其在个人信用风险管理中的应用 | 第14-18页 |
| 第一节 数据挖掘的概念 | 第14-16页 |
| 第二节 数据挖掘在个人信用风险管理中的应用 | 第16-18页 |
| 第二章 个人信用评估方法 | 第18-29页 |
| 第一节 个人信用评估的概念和发展历史 | 第18-20页 |
| 第二节 国外个人信用评估研究的主要模型与方法 | 第20-28页 |
| 第三节 国内研究现状 | 第28-29页 |
| 第三章 数据准备 | 第29-35页 |
| 第一节 数据构成 | 第29-30页 |
| 第二节 数据预处理 | 第30-34页 |
| 第三节 数据抽样 | 第34-35页 |
| 第四章 建立模型 | 第35-49页 |
| 第一节 基于判别分析方法的个人信用评估模型 | 第35-37页 |
| 第二节 基于K 近邻法的个人信用评估模型 | 第37-38页 |
| 第三节 基于LOGISTIC 回归的个人信用评估模型 | 第38-42页 |
| 第四节 基于决策树的个人信用评估模型 | 第42-46页 |
| 第五节 基于神经网络的个人信用评估模型 | 第46-49页 |
| 第五章 模型评估与比较 | 第49-57页 |
| 第一节 适用条件比较 | 第49-50页 |
| 第二节 经济含义解释能力比较 | 第50-53页 |
| 第三节 预测精确度比较 | 第53-54页 |
| 第四节 效率分析 | 第54-55页 |
| 第五节 研究结论及政策建议 | 第55-57页 |
| 附录 | 第57-60页 |
| 参考文献 | 第60-62页 |
| 后记 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |