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基于大数据的金融风险评估模型研究与应用

TOC\o1-2\h\u32613第1章引言 3

7071.1研究背景 4

180611.2研究目的与意义 4

125931.3研究内容与结构 4

12329第一章：引言。主要介绍研究背景、研究目的与意义、研究内容与结构。 4

5057第二章：文献综述。对金融风险评估相关理论和大数据技术在金融风险评估领域的应用进行综述。 4

12269第三章：金融风险评估方法及大数据技术概述。介绍金融风险评估的常用方法、大数据技术及其在金融行业的应用。 5

3395第四章：基于大数据的金融风险评估模型构建。构建适用于金融行业的风险评估模型，并进行实证分析。 5

2977第五章：模型功能对比与分析。对比分析不同金融风险评估模型的预测功能，探讨模型在实际应用中的适用性。 5

2453第六章：结论与展望。总结本文研究成果，并对未来研究方向进行展望。 5

12291第2章金融风险评估理论及方法 5

311092.1金融风险概述 5

198492.1.1金融风险类型 5

192172.1.2金融风险特征 5

10672.1.3影响因素 6

103622.2金融风险评估方法 6

242322.2.1定性评估方法 6

238002.2.2定量评估方法 6

84272.3大数据在金融风险评估中的应用 7

297212.3.1数据来源 7

190512.3.2大数据应用技术 7

4369第3章大数据技术与金融数据挖掘 7

298883.1大数据技术概述 8

95983.1.1大数据的定义与特征 8

142853.1.2大数据技术架构 8

111293.1.3大数据技术在金融领域的应用 8

184623.2金融数据挖掘方法 8

258243.2.1数据挖掘概述 8

270013.2.2金融数据挖掘的主要方法 8

292453.3金融数据预处理技术 8

242423.3.1数据清洗 8

260513.3.2数据集成 9

23553.3.3数据转换 9

233363.3.4特征工程 9

15850第4章金融风险因素识别与分析 9

90714.1风险因素识别方法 9

170124.1.1定性识别方法 9

194184.1.2定量识别方法 9

155434.2风险因素分析 10

168004.2.1风险因素影响程度分析 10

287564.2.2风险因素方向分析 10

82184.3基于大数据的风险因素挖掘 10

165304.3.1数据预处理 10

259834.3.2特征选择与提取 10

252614.3.3深度学习 11

272464.3.4聚类分析 11

193894.3.5关联规则挖掘 11

6865第5章金融风险评估指标体系构建 11

323825.1指标体系构建原则与方法 11

89365.1.1原则 11

165875.1.2方法 11

65115.2常见金融风险评估指标 11

157575.2.1市场风险指标 11

144025.2.2信用风险指标 12

326105.2.3流动性风险指标 12

325025.2.4操作风险指标 12

208175.3基于大数据的金融风险评估指标体系 12

141265.3.1风险因素识别指标 12

159365.3.2风险传导指标 12

206715.3.3风险度量指标 12

279185.3.4风险控制指标 12

31719第6章金融风险评估模型构建 12

180446.1传统的金融风险评估模型 12

230586.1.1线性回归模型 13

315546.1.2Logistic回归模型 13

87166.1.3判别分析模型 13

297106.2基于机器学习的金融风险评估模型 13

149986.2.1决策树模型 13

169606.2.2随机森林模型 13

99026.2.3支持向量机模型 13

80826.2.4K近邻模型 13

146046.3基于深度学习的金融风险评估模型 13

153876.3.1神经网络模型 13

288406.3.2卷积神经网络模型 13

218336.3.3循环神