【摘 要】
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本文从宏观经济的角度和微观银行自身的角度入手,结合已有文献和最新大数据技术应用现状,形成多样化的风险指标来源,以月度为时间单位,以省市为样本区域分界,构建大数据时代
【机 构】
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浙江金融职业学院信息与互联网金融学院
【基金项目】
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2017年银行横向研究课题“大数据在小微企业区域性信用风险管理中的应用研究”, 2016年度省社科联研究课题（项目编号：2016N68Y）, 2017年度杭州市哲学社会科学规划课题（项目编号：Z17YD006）
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本文从宏观经济的角度和微观银行自身的角度入手,结合已有文献和最新大数据技术应用现状,形成多样化的风险指标来源,以月度为时间单位,以省市为样本区域分界,构建大数据时代商业银行区域性风险指标体系。通过机器学习的方法,对大规模和多维度的历史数据进行建模挖掘。从理论上探索商业银行区域性风险的影响因素,以及预测区域性风险发生的可能性,为商业银行预警及防范区域性风险提供技术指导,为金融管理部门非现场监管提供数据来源。
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