全部版块 我的主页
论坛 经济学人 二区 外文文献专区
2022-6-2 18:53:52
https://doi.org/10.1038/494155aCarlson,S.(2017)。信贷市场的动态激励:非洲数字信贷还款决策探索。工作文件。Demirguc Kunt,A.、Klapper,L.、Singer,D.、Van Oudheusden,P.(2014)。全局Findex数据库。世界银行。检索自http://www.worldbank.org/en/programs/globalfindexFrancis,E.、Blumenstock,J.,&Robinson,J.(2017)。数字信贷:当前形势和开放研究问题的快照。CEGA白皮书。FSD。(2016). FinAccess家庭调查。Gonzalez,M.C.、Hidalgo,C.A.、Barabasi,A.-L.(2008)。了解个人人员流动模式。《自然》,453(7196),779–782。https://doi.org/10.1038/nature06958Hand,D.J.(2009)。衡量分类器性能:ROC曲线下区域的一致替代方案。机器学习,77(1),103–123。Isaacman,S.、Becker,R.、Caceres,R.、Kobourov,S.、Martonosi,M.、Rowland,J.、Varshavsky,A.(2011)。从蜂窝网络数据中识别人们生活中的重要位置。K.Lyons、J.Hightower和E.Huang(编辑),《渗透计算》(第6696卷,第133-151页)。斯普林格。恢复fromhttp://www.springerlink.com/content/r14x8r7573738143/abstract/ITU. (2011). 世界电信/信通技术指标数据库。国际电信联盟。Lazer,D.、Kennedy,R.、King,G.、Vespignani,A.(2014)。谷歌流感的寓言:大数据分析中的陷阱。《科学》,343(6176),1203–1205。https://doi.org/10.1126/science.1248506Lu,X.、Wetter,E.、Bharti,N.、Tatem,A.J.、Bengtsson,L.(2013)。接近人类流动的可预测极限。科学报告,3。https://doi.org/10.1038/srep02923Ng,A.(2011年)。通过大脑模拟实现机器学习和人工智能。NPR。(2015). 手机使用如何帮助决定一个人的信誉。上午版。
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

2022-6-2 18:53:55
恢复fromhttps://www.npr.org/2015/08/04/429219691/how-cellphone-usage-can-help-determine-a-person-s-credit-worthinessOnnela,J.-P.、Saram"aki,J.、Hyv"onen,J.、Szabó,G.、Lazer,D.、Kaski,K.,…Barabási,A.-L.(2007)。移动通信网络的结构和连接优势。《美国国家科学院院刊》,104(18),7332–7336。https://doi.org/10.1073/pnas.0610245104Palla,G.、Barabási,A.-L.,&Vicsek,T.(2007)。量化社会群体进化。《自然》,446(7136),664–667。https://doi.org/10.1038/nature05670Pedro,J.S.、Proserpio,D.、Oliver,N.(2015)。MobiScore:通过手机数据实现通用信用评分。《用户建模、自适应和个性化》(第195-207页)。查姆斯普林格。https://doi.org/10.1007/978-3-319-202679_16Soto,V.,Frias Martinez,V.,Virseda,J.,和Frias Martinez,E.(2011)。利用手机记录预测社会经济水平。J.A.Konstan、R.Conejo、J.L.Marzo和N.Oliver(编辑),《用户建模、自适应和个性化》(第377-388页)。施普林格柏林海德堡。https://doi.org/10.1007/978-3-642-22362-4_35Suri,T.,Jack,W.,&Stoker,T.M.(2012)。记录金融经济的诞生。《美国国家科学院院刊》,109(26),10257–10262。https://doi.org/10.1073/pnas.1115843109Totolo,E.(2018年)。肯尼亚的数字信贷革命:五年后的市场需求评估。CGAP。恢复fromhttp://www.findevgateway.org/library/digital-credit-revolution-kenya-assessment-market-demand-5-yearsFigure1:使用保守的随机森林每周集合模型(CDR-W)按借款人接受电话指标的比例计算的违约率。
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

2022-6-2 18:53:58
线条显示多重折叠绘制结果的平均值和功能区标准偏差。资料来源:作者对电信数据的分析。图2:接收机工作特性曲线编辑局使用性能最高的逐步逻辑模型。电话指示器使用保守的随机森林周报模型(CDR-W)。线条显示多重折叠绘制结果的平均值和功能区标准偏差。资料来源:作者对电信数据的分析。图3:按形式化级别划分的绩效(a)时间内(b)时间外1*:一个实体报告,或在信贷局有一个文件,其中可能包括以前的活动,但当前没有实体报告。比较表现最好的局模型(逻辑逐步)和最保守的电话指标模型(CDR-W随机森林)。模型针对所有个体进行训练,但遗漏的褶皱和接收器操作特征曲线(AUC)下的面积针对遗漏褶皱内的个体子集进行报告,并向信贷局报告给定数量的实体。对于样本外估计,该点显示多重折叠绘制结果的平均值和误差条标准偏差。
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

栏目导航
热门文章
推荐文章

说点什么

分享

扫码加好友,拉您进群
各岗位、行业、专业交流群