典型文献
探讨大数据环境下的互联网金融信息服务风险管理
文献摘要：
大数据环境下,互联网技术迅速发展,在各行各业中得到了广泛的应用,也被广泛应用于金融业,特别是大数据.但是,互联网金融依然是一种传统的金融,不过是将更加先进的技术与其相融合,从而获得了新的生机.同时,互联网技术应用于金融领域,使得各类风险在无形中被放大,因此,建立相应的金融信息服务风险管理体系就显得尤为重要.本文通过数值模拟和实证分析的结果,对互联网金融信用风险的预测效果进行分析.在数值模拟的数据集中分析了基于两步子抽样算法的logistic回归模型和基于简单随机抽样方法的logistic回归模型的预测效果,通过对比准确率、精确率等指标,两步子抽样算法比简单随机抽样的预测效果更好,两种两步子抽样算法的预测效果相差较少.因此基于两步子抽样算法的回归模型在高维和低维的互联网金融信用数据中,都能对互联网金融信用风险做出很好的预测.
文献关键词：
大数据;互联网技术;金融
中图分类号：
作者姓名：
陈守红
作者机构：
深圳格隆汇信息科技有限公司,广东深圳 518051
文献出处：
引用格式：
[1]陈守红-.探讨大数据环境下的互联网金融信息服务风险管理)[J].中国战略新兴产业,2022(30):112-114
A类：
两步子抽样算法
B类：
大数据环境下,互联网金融,金融信息,信息服务,服务风险,金融业,互联网技术应用,金融领域,无形中,建立相应,风险管理体系,金融信用风险,logistic,随机抽样,抽样方法,精确率,高维,低维,信用数据
AB值：
0.157453
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