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基于大数据的金融风险评估模型设计与应用研究

TOC\o1-2\h\u32638第1章引言 3

48391.1研究背景与意义 3

127531.2国内外研究现状 4

136471.3研究内容与结构安排 4

1813第2章：金融风险评估理论及方法综述。 5

17969第3章：大数据在金融风险评估中的应用现状及发展趋势。 5

20483第4章：基于大数据的金融风险评估模型构建。 5

28623第5章：实证分析与模型验证。 5

24726第6章：结论与政策建议。 5

17902第2章金融风险评估理论概述 5

139082.1金融风险及其分类 5

280372.2金融风险评估方法 5

127272.3金融风险评估模型的发展趋势 6

24324第3章大数据技术及其在金融领域的应用 6

9923.1大数据概念与关键技术 6

326883.1.1大数据概念 6

151103.1.2关键技术 6

294053.2金融大数据的来源与特点 7

274563.2.1金融大数据来源 7

189653.2.2金融大数据特点 7

78193.3大数据在金融领域的应用 7

131713.3.1客户画像与精准营销 7

200483.3.2风险管理 7

326853.3.3信用评估 7

311453.3.4智能投顾 7

260263.3.5金融监管 8

182293.3.6量化交易 8

22427第4章金融风险评估模型构建方法 8

220864.1数据预处理与特征工程 8

76514.1.1数据清洗 8

170554.1.2特征选择 8

200644.1.3特征变换 8

141244.2传统金融风险评估模型 8

109584.2.1专家评分法 9

39164.2.2概率模型 9

18744.2.3信用评分模型 9

173264.2.4风险价值（VaR）模型 9

88314.3基于大数据的金融风险评估模型 9

17424.3.1决策树模型 9

251634.3.2随机森林模型 9

221584.3.3支持向量机（SVM）模型 9

178614.3.4神经网络模型 9

131974.3.5集成学习模型 9

65584.3.6聚类分析模型 9

29726第5章数据挖掘技术在金融风险评估中的应用 9

117035.1聚类分析在金融风险评估中的应用 10

61595.1.1聚类分析概述 10

318235.1.2聚类分析在金融风险评估中的应用实例 10

275585.2决策树在金融风险评估中的应用 10

306075.2.1决策树概述 10

316075.2.2决策树在金融风险评估中的应用实例 10

62755.3支持向量机在金融风险评估中的应用 10

102465.3.1支持向量机概述 10

252765.3.2支持向量机在金融风险评估中的应用实例 10

243965.3.3支持向量机在金融风险评估中的优化方法 10

27189第6章机器学习算法在金融风险评估中的应用 11

295966.1线性回归模型 11

54266.1.1线性回归原理概述 11

6366.1.2线性回归在金融风险评估中的应用 11

251316.2逻辑回归模型 11

131606.2.1逻辑回归原理概述 11

312376.2.2逻辑回归在金融风险评估中的应用 11

55376.3神经网络模型 11

228246.3.1神经网络原理概述 11

239186.3.2神经网络在金融风险评估中的应用 11

282146.4集成学习算法 11

11546.4.1集成学习原理概述 12

172526.4.2集成学习在金融风险评估中的应用 12

11868第7章深度学习技术在金融风险评估中的应用 12

122377.1卷积神经网络 12

309417.1.1卷积神经网络原理 12

143937.1.2卷积神经网络在金融风险评估中的应用 12

251977.2循环神经网络 12

171917.2.1循环神经网络原理 12

313327.2.2循环神经网络在金融风险评估中的应用 12

87357.3长短时记忆网络 13