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| 內容簡介： |
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本书针对我国农户贷款难、融资贵的现实困境，以”违约状态判别最优”为核心，构建了一套完整的农户小额贷款信用评分理论与模型体系。研究围绕六大关键环节展开：首先，通过遗传算法改进决策树，实现客户精准分组；其次，创新提出改进向后浮动搜索算法(IBFS)，构建了包含17个指标的高鉴别力评级体系；第三，设计增量式极限学习机模型，实现仅用新数据与旧模型关键参数动态更新评分方程；第四，结合漂移检测与增量神经网络，建立环境自适应的动态评分机制；第五，构建客户数钟形分布与违约金字塔双重约束的信用等级划分模型；最后，应用SHAP方法增强模型可解释性，满足监管合规要求。实证研究表明，该体系显著提升了违约鉴别精度，解决了传统模型无法兼顾等级稳定性与损失率分布的难题。研究成果已在多家金融机构实践应用，为普惠金融高质量发展提供了科学工具，对推动农村金融创新与风险防控具有重要理论价值与实践意义。
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| 關於作者： |
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张亚京，管理科学与工程博士，硕士生导师。2019年毕业于大连理工大学，随后进入中国人民银行征信中心博士后流动站从事研究工作，于2022年出站。2022年起任职于上海对外经贸大学，现为金融管理学院讲师。长期致力于信用风险研究、大数据风控及复杂系统评价等领域的研究工作，主讲智能风控、固定收益分析及投资学等课程。在科研产出方面，先后主持国家自然科学基金青年项目、上海市软科学研究项目、中国博士后科学基金项目，并作为核心成员参与多项国家级重点课题。近年来，在《管理科学学报》《中国管理科学》《管理评论》《科研管理》等刊物发表学术论文多篇。此外，在社会服务与产学研结合方面，曾主持或参与大连银行、中国邮政储蓄银行等商业银行横向课题，在信用评分与贷款定价系统研发领域具有深厚的实务经验。
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| 目錄：
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”目 录
第１章 绪论１
１.１ 研究背景与意义１
１.２ 国内外相关工作研究进展５
１.３ 研究内容和技术路线２２
第２章 信用评分方法概述３１
２.１ 信用评分的理论基础与基本概念３１
２.２ 信用评分方法体系４０
２.３ 信用评分的数据基础４８
２.４ 模型评估与验证框架６１
第３章 基于遗传算法改进决策树的客户分组模型６９
３.１ 问题的提出６９
３.２ 客户分组模型６９
３.３ 实证及对比模型结果７５
３.４ 本章小结８５
第４章 基于违约状态判别的农户小额贷款信用评分特征选择模型８７
４.１ 问题的提出８７
４.２ 农户小额贷款信用评级指标筛选的原理８８
４.３ 农户小额贷款信用评级指标筛选方法８９
４.４ 农户小额贷款信用评级指标筛选的实证研究９８
４.５ 本章小结１０９
第５章 基于增量式极限学习机的农户小额贷款信用评分模型１１０
５.１ 问题的提出１１０
５.２ 农户小额贷款增量式信用评分模型构建的原理１１１
５.３ 农户小额贷款增量式信用评分模型构建的方法１１３
５.４ 农户小额贷款增量式信用评分模型构建的实证研究１１８
５.５ 本章小结１２９
第６章 基于漂移检测和增量神经网络的农户小额贷款动态信用评分模型１３０
６.１ 问题的提出１３０
６.２ 基于增量深度神经网络的信用评分模型构建原理１３１
６.３ 指标体系概念漂移检测原理１３２
６.４ 基于增量深度神经网络的信用评分模型１３５
６.５ 实证研究１３７
６.６ 本章小结１４９
第７章 基于客户数呈钟形分布的农户小额贷款信用等级划分模型１５１
７.１ 问题的提出１５１
７.２ 信用等级划分的客户数呈钟形分布原理１５２
７.３ 基于客户数呈钟形分布的信用等级划分方法１５４
７.４ 基于客户数呈钟形分布的农户小额贷款信用等级划分实证研究１５９
７.５ 本章小结１６７
第８章 基于ＳＨＡＰ的信用评分模型可解释性研究１６９
８.１ 问题的提出１６９
８.２ 基于集成模型的消费金融信用评分模型１７０
８.３ 可解释方法（ＳＨＡＰ） １７２
８.４ 实证分析１７４
８.５ 本章小结１８６
第９章 经济环境下行时信用风险测度的国际研究经验１８７
９.１ 问题的提出１８７
９.２ 经济周期与信用评分之间的关系１８８
９.３ ＦＩＣＯ弹性系数方法１８９
９.４ 本章小结１９４
第１０章 研究结论与政策建议１９６
１０.１ 主要结论１９６
１０.２ 政策建议１９７
参考文献２０５
后记２１４”
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