《基于大数据的企业信用评级与违约风险预测——中国上市公司信用指数构建与信用特征分析》

作者: 迟国泰

出版社: 科学出版社

出版时间: 2023-08

版次: 31

ISBN: 9787030707499

定价: 398.00

装帧: 其他

开本: 4开

纸张: 胶版纸

页数: 864页

字数: 1,790.000千字

分类: 经济

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本书以基于大数据的企业信用评级与违约风险预测为研究对象；以中国上市公司信用指数构建与信用特征分析为应用探索；以**指标组合遴选、**权重向量确定、**信用等级划分三个关键的科学问题为突破口进行探索；建立了以违约率为核心的评级体系，把企业违约预测拓展到中国上市公司指数预测以及不同行业、不同地区、不同所有制的信用特征分析。 :
迟国泰，1955年生于黑龙江省海伦县，大连理工大学管理与经济学部教授，博士生导师，管理科学与工程博士。现任大连理工大学金融风险与系统评价管理研究中心主任，国家社会科学基金学科规划评审组专家。曾获第六届高等学校科学研究优秀成果(人文社会科学)著作类三等奖1项，辽宁省社会科学优秀科研成果二等奖(政府奖)3项，辽宁省科学技术三等奖(原科技进步奖)1项，大连市社会科学进步奖(政府奖)一等奖2项、二等奖3项，辽宁省科学技术论文奖一二等奖多项。主要研究领域为金融数学与金融工程、复杂系统评价。主要研究方向为银行信用风险评价、信用评级、贷款定价、银行资产负债管理优化理论与模型、期货交易风险管理等。主持完成国家自然科学基金项目8项(71471027、71171031、70571010、70471055、70142008、70042002、79942009、79770011)，主持完成国家社会科学基金重大项目1项(06&ZD039)、国家社会科学基金一般项目1项(04BJY082)、加拿大联邦政府的国际合作项目l项(CCUIPP-1998)；主持完成国家教育部、国家发展和改革委员会、国家民政部、中国期货业协会等省部级项目多项；主持过中国邮政储蓄银行总行、大连银行总行等小企业信用风险评级系统与贷款定价系统、农户小额贷款信用评级系统、商户小额贷款信用评级系统、银行间信用风险评级系统、贷款五级分类评价系统项目多项。在国家自然科学基金委员会管理科学部认定的重要学术期刊发表论文126篇，出版学术著作和教材17部，出版国家十二五规划教材《投资风险管理》l部。在信用评级核心技术和算法领域获得国家授权的国家发明专利2项(专利号：ZL201210201461.6和ZL20121020114.3)。

本书以基于大数据的企业信用评级与违约风险预测为研究对象; 以中国上市公司信用指数构建与信用特征分析为应用探索; 以最优指标组合遴选、最优权重向量确定、最优信用等级划分三个关键的科学问题为突破口进行探索; 建立了以违约率为核心的评级体系, 把企业违约预测拓展到中国上市公司指数预测以及不同行业、不同地区、不同所有制的信用特征分析。

内容摘要
本书以基于大数据的企业信用评级与违约风险预测为研究对象;以中国上市公司信用指数构建与信用特征分析为应用探索;以很优指标组合遴选、很优权重向量确定、很优信用等级划分三个关键的科学问题为突破口进行探索;建立了以违约率为核心的评级体系，把企业违约预测拓展到中国上市公司指数预测以及不同行业、不同地区、不同所有制的信用特征分析。本书的读者对象包括财务管理、信用管理、银行管理、金融工程、金融学、大数据挖掘、管理科学与工程类专业的高校师生和研究人员;也包括股票和公司债投资、银行贷款、贷款信用保险、商业信用、互联网征信等实业领域的决策分析人员;还可供银行监管当局、证券监管当局、证券交易所等政策分析人员参考。
内容简介:
本书以基于大数据的企业信用评级与违约风险预测为研究对象；以中国上市公司信用指数构建与信用特征分析为应用探索；以**指标组合遴选、**权重向量确定、**信用等级划分三个关键的科学问题为突破口进行探索；建立了以违约率为核心的评级体系，把企业违约预测拓展到中国上市公司指数预测以及不同行业、不同地区、不同所有制的信用特征分析。
作者简介:
:
迟国泰，1955年生于黑龙江省海伦县，大连理工大学管理与经济学部教授，博士生导师，管理科学与工程博士。现任大连理工大学金融风险与系统评价管理研究中心主任，国家社会科学基金学科规划评审组专家。曾获第六届高等学校科学研究优秀成果(人文社会科学)著作类三等奖1项，辽宁省社会科学优秀科研成果二等奖(政府奖)3项，辽宁省科学技术三等奖(原科技进步奖)1项，大连市社会科学进步奖(政府奖)一等奖2项、二等奖3项，辽宁省科学技术论文奖一二等奖多项。主要研究领域为金融数学与金融工程、复杂系统评价。主要研究方向为银行信用风险评价、信用评级、贷款定价、银行资产负债管理优化理论与模型、期货交易风险管理等。主持完成国家自然科学基金项目8项(71471027、71171031、70571010、70471055、70142008、70042002、79942009、79770011)，主持完成国家社会科学基金重大项目1项(06&ZD039)、国家社会科学基金一般项目1项(04BJY082)、加拿大联邦政府的国际合作项目l项(CCUIPP-1998)；主持完成国家教育部、国家发展和改革委员会、国家民政部、中国期货业协会等省部级项目多项；主持过中国邮政储蓄银行总行、大连银行总行等小企业信用风险评级系统与贷款定价系统、农户小额贷款信用评级系统、商户小额贷款信用评级系统、银行间信用风险评级系统、贷款五级分类评价系统项目多项。在国家自然科学基金委员会管理科学部认定的重要学术期刊发表论文126篇，出版学术著作和教材17部，出版国家十二五规划教材《投资风险管理》l部。在信用评级核心技术和算法领域获得国家授权的国家发明专利2项(专利号：ZL201210201461.6和ZL20121020114.3)。
目录:

本书以基于大数据的企业信用评级与违约风险预测为研究对象; 以中国上市公司信用指数构建与信用特征分析为应用探索; 以最优指标组合遴选、最优权重向量确定、最优信用等级划分三个关键的科学问题为突破口进行探索; 建立了以违约率为核心的评级体系, 把企业违约预测拓展到中国上市公司指数预测以及不同行业、不同地区、不同所有制的信用特征分析。

内容摘要
本书以基于大数据的企业信用评级与违约风险预测为研究对象;以中国上市公司信用指数构建与信用特征分析为应用探索;以很优指标组合遴选、很优权重向量确定、很优信用等级划分三个关键的科学问题为突破口进行探索;建立了以违约率为核心的评级体系，把企业违约预测拓展到中国上市公司指数预测以及不同行业、不同地区、不同所有制的信用特征分析。本书的读者对象包括财务管理、信用管理、银行管理、金融工程、金融学、大数据挖掘、管理科学与工程类专业的高校师生和研究人员;也包括股票和公司债投资、银行贷款、贷款信用保险、商业信用、互联网征信等实业领域的决策分析人员;还可供银行监管当局、证券监管当局、证券交易所等政策分析人员参考。