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题名潜在因素模型在商业银行信用风险分析中的应用
被引量：2
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作者
丁东洋
周丽莉
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机构
南昌大学公共管理学院
天津财经大学统计系
南昌大学经管学院
西南财经大学统计学院
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出处
《统计与信息论坛》
CSSCI
2009年第8期24-29,共6页
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基金
国家自然科学基金项目<非寿险经验费率模型>(70771108)
天津财经大学科研发展基金项目<非寿险经验费率的客观贝叶斯模型>(Y0804)
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文摘
在评估商业银行整体信用风险时,债务人的信息一般不会传递到风险管理部门,导致在缺少违约数据时传统方法的分析十分复杂甚至难以进行。基于贝叶斯方法的潜在因素模型可以有效解决无法获得特定债务人信用质量的问题,并能够在宏观经济环境变动时准确评估违约风险强度变化,从而避免低估风险。利用MCMC模拟方法对商业银行数据的实证分析表明,潜在因素模型不仅推断方法及模拟途径简洁清晰,估计结果更加精确,而且在贝叶斯框架下具有较强的灵活性,适合在不同的数据约束条件下应用,便于国内风险分析人员采用。
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关键词
信用风险
贝叶斯方法
潜在因素模型
MCMC模拟
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Keywords
credit risk
Bayesian methods
latent factor model
MCMC simulation
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分类号
O212
[理学—概率论与数理统计]
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题名社区热点微博推荐研究
被引量：7
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作者
彭泽环
孙乐
韩先培
陈波
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机构
中国科学院软件研究所基础软件国家工程研究中心
计算机科学国家重点实验室(中国科学院软件研究所)
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出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2015年第5期1014-1021,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(61433015
61272324)
+1 种基金
国家"八六三"高技术研究发展计划基金项目(2015AA015405)
网络文化与数字传播北京市重点实验室开放课题(ICDD201204)
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文摘
分析并总结了影响用户对特定微博兴趣的若干因素,在此基础上基于潜在因素模型提出了1个融合显式特征和潜在特征的社区热点微博推荐算法(community micro-blog recommendation,CMR),并将其用于发现微博兴趣社区热点信息.算法在3个兴趣社区上进行了实验,结果表明:1)融合2种特征信息的微博推荐效果好于使用单一特征信息的推荐;2)CMR的推荐效果好于基于转发次数的对照实验(micro-blog repost rank based recommendation,MRR);3)通过分析各个算法所推荐的微博内容,发现CMR倾向于为用户推荐兴趣社区相关微博,而MRR倾向于为用户推荐公共热点微博.
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关键词
微博
推荐
社区
潜在因素模型
信息过载
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Keywords
micro-blog
recommendation
community
latent factor model
information overloading
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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