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大国信用:国家信用体系建设与信用大数据应用(理论篇) 版权信息
- ISBN：9787550451513
- 条形码：9787550451513 ; 978-7-5504-5151-3
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
大国信用:国家信用体系建设与信用大数据应用(理论篇) 本书特色
国家社科基金重大项目《国家信用体系建设与信用大数据应用研究》；本书研究中国信用体系建设问题。从理论建设来看，吸收借鉴了国际很多先进理念，也建立了很多中国特色的制度框架、法律法规，正在继续深入挖掘和研究中。
大国信用:国家信用体系建设与信用大数据应用(理论篇) 内容简介
本书是国家社科基金重大项目《国家信用体系建设与信用大数据应用研究》的主要研究成果，包括《大国信用：国家信用体系建设与信用大数据应用(理论篇)》和《大国信用：国家信用体系建设与信用大数据应用(实践篇)》2册图书。实践篇主要探索研究了适合中国国情的国家信用制度建设模式与实现机制。首先，系统分析了我国社会信用体系建设发展历程及现状，总结了我国当前社会信用体系建设的成功经验以及存在的问题，并提出对策建议。其次，从中国国情出发，探索研究了信用大数据关键技术在共享经济、普惠金融、互联网金融、区域系统性金融风险监测、社交网络等领域的应用，构建我国信用大数据的应用模式。
大国信用:国家信用体系建设与信用大数据应用(理论篇) 目录
目录１ 信用理论分析／ １１． １ 信用的内涵／ １１． １． １ 信用的概念／ １１． １． ２ 信用的来源／ ５１． １． ３ 信用的基本要素／ ６１． １． ４ 信用的本质／ ７１． １． ５ 信用的分类／ ７１． ２ 马克思主义视角下的信用理论研究／ ９１． ２． １ 存在的条件／ ９１． ２． ２ 形式与本质／ １０１． ２． ３ 内容与分类／ １０１． ２． ４ 信用与信任的辩证关系／ １１１． ２． ５ 信用影响的双重性／ １１１． ２． ６ 研究的目的／ １３１． ２． ７ 马克思主义视角下的信用理论对我国建设信用体系的启示／ １３１． ３ 西方经济学信用理论研究／ １４１． ３． １ 信用的概念／ １５１． ３． ２ 信用的西方经济学理论分析／ １５１． ３． ３ 信用的功能／ １８１． ４ 信用理论的发展历史／ １９１． ４． １ 我国信用理论的发展历史／ １９１． ４． ２ 西方信用理论的发展历史／ ２２ ２ 大国信用： 国家信用体系建设与信用大数据应用———理论篇 ．２ 社会信用体系理论分析／ ２６２． １ 社会信用体系起源／ ２６２． １． １ 借贷与信用的萌芽／ ２６２． １． ２ 从借贷信用到契约信用／ ２６２． １． ３ 从契约信用到社会信用体系／ ２７２． ２ 中西方社会信用源流考／ ２７２． ２． １ 西方社会信用源流考／ ２７２． ２． ２ 中国社会信用源流考／ ３０２． ３ 信用体系的发展历史／ ３１２． ３． １ 二战前的信用体系／ ３１２． ３． ２ 二战后的信用体系／ ３５２． ４ 社会信用体系理论的发展／ ３９２． ４． １ 社会信用体系理论奠基／ ３９２． ４． ２ 企业信用管理理论与方法／ ４４２． ４． ３ 信用评级和征信技术方法研究／ ４５２． ５ 社会信用体系的内涵／ ４７２． ５． １ 社会信用体系的概念／ ４７２． ５． ２ 社会信用体系的功能／ ４８２． ６ 社会信用与社会公德的关系／ ４９２． ６． １ 社会公德的内涵与主要特点／ ４９２． ６． ２ 社会信用与社会公德的区别与联系／ ５０３ 全球社会信用体系概览／ ５２３． １ 美国的社会信用体系／ ５２３． １． １ 美国社会信用体系介绍／ ５２３． １． ２ 美国个人消费信用体系／ ６３３． １． ３ 美国企业信用体系／ ７０３． １． ４ 美国信用体系中的相关法律／ ７５目录 ３．３． ２ 欧洲国家的社会信用体系／ ８０３． ２． １ 法国的社会信用体系／ ８１３． ２． ２ 德国的社会信用体系／ ８２３． ２． ３ 西班牙的社会信用体系／ ８５３． ２． ４ 瑞典的社会信用体系———以ＵＣ 公司为例／ ８６３． ２． ５ 意大利的社会信用体系／ ９１３． ２． ６ 欧洲国家信用体系制度的法律基础／ １０２３． ２． ７ 欧洲国家信用体系的特点／ １０７３． ３ 亚洲国家的信用体系／ １０８３． ３． １ 日本的信用体系／ １０８３． ３． ２ 印度的信用体系／ １１５３． ３． ３ 韩国的信用体系／ １１９３． ４ 社会信用体系比较及其启示／ １２８３． ４． １ 三种信用模式／ １２８３． ４． ２ 三种信用模式的比较／ １３１３． ４． ３ 各国信用体系建设对我国的启示／ １３５４ 信用分析中的统计与优化技术／ １３８４． １ 统计与优化概述／ １３８４． １． １ 统计理论与方法／ １３８４． １． ２ 优化理论概述／ １３９４． ２ 统计技术在社会信用体系中的现状与发展／ １４２４． ２． １ 个人信用中的统计理论与方法／ １４２４． ２． ２ 企业信用中的统计理论与方法／ １４５４． ２． ３ 公共信用中的统计理论与方法／ １４９４． ３ 优化技术在社会信用体系中的现状与发展／ １５１４． ３． １ 关键技术简介／ １５１４． ３． ２ 组合模型优化／ １５２４． ３． ３ 鲁棒优化／ １５４４． ３． ４ 数据驱动的优化／ １５５ ４ 大国信用： 国家信用体系建设与信用大数据应用———理论篇 ．５ 基于大数据的社会信用关键技术／ １５７５． １ 大数据概述／ １５７５． １． １ 大数据的含义与发展历程／ １５７５． １． ２ 大数据技术的应用场景／ １５８５． １． ３ 社会信用体系建设数据方面面临的挑战／ １５９５． １． ４ 社会信用体系建设中的大数据技术方案／ １６０５． １． ５ 大数据技术助力社会信用体系建设的意义／ １６０５． ２ 信用大数据存储与管理技术／ １６１５． ２． １ 信用数据分类／ １６１５． ２． ２ 大数据采集技术／ １６２５． ２． ３ 大数据存储技术／ １６３５． ２． ４ 数据清理与预处理技术／ １６５５． ３ 信用大数据计算模式／ １６６５． ４ 信用大数据分析与挖掘技术／ １６９５． ４． １ 数据集成与融合技术／ １６９５． ４． ２ 数据挖掘过程及技术／ １７１５． ５ 信用大数据可视化技术／ １７８６ 重构信用体系的区块链技术／ １８０６． １ 区块链技术概述／ １８０６． １． １ 区块链的定义／ １８１６． １． ２ 区块链的分类／ １８２６． １． ３ 区块链的发展历程／ １８３６． １． ４ 区块链的特征／ １８６６． ２ 区块链的核心技术／ １８７６． ２． １ 区块链技术的基本架构／ １８８６． ２． ２ 分布式账本／ １９１６． ２． ３ 共识机制／ １９１６． ２． ４ 密码学／ １９３目录 ５．６． ３ 区块链与信用体系／ １９４６． ３． １ 传统信用体系的现状及其面临的问题／ １９４６． ３． ２ 区块链技术的信任机制／ １９６６． ３． ３ 区块链重构信用体系的意义及政策／ １９７６． ３． ４ 区块链信用体系搭建的应用场景的现状／ ２０１６． ３． ５ 区块链技术重构信用体系所面临的挑战和发展建议／ ２０５７ 基于人工智能与机器学习的信用分析／ ２０８７． １ 人工智能与机器学习概述／ ２０８７． １． １ 人工智能／ ２０８７． １． ２ 机器学习／ ２０９７． ２ 基于人工智能与机器学习的社会信用关键技术／ ２１４７． ２． １ 人工智能模型／ ２１４７． ２． ２ 混合模型／ ２２３７． ２． ３ 集成模型／ ２２５７． ３ 人工智能与伦理道德的风险及其治理／ ２２９７． ３． １ 人工智能与伦理道德的风险分类／ ２２９７． ３． ２ 人工智能的道德风险治理策略分析／ ２２９８ 信用评级关键技术与方法／ ２３１８． １ 信用评级概述／ ２３１８． １． １ 信用评级的概念／ ２３１８． １． ２ 信用评级的产生与发展／ ２３２８． １． ３ 信用评级的作用／ ２３５８． ２ 信用评级机构／ ２３７８． ２． １ 信用评级机构的定义与特征／ ２３７８． ２． ２ 国内外主要评级机构／ ２３８８． ２． ３ 对评级机构的监管／ ２４３ ６ 大国信用： 国家信用体系建设与信用大数据应用———理论篇 ．８． ３ 信用评级对象、业务与方法／ ２４５８． ３． １ 主体信用评级对象与方法／ ２４５８． ３． ２ 评级业务种类／ ２５２８． ４ 信用评级模型／ ２６０８． ４． １ 评级模型发展概述／ ２６０８． ４． ２ 多变量信用评级模型／ ２６２８． ４． ３ Ｌｏｇｉｔ 回归模型／ ２６３８． ４． ４ 神经网络模型／ ２６５８． ４． ５ *小二乘法支持向量机模型／ ２６８９ 总结与展望／ ２７１９． １ 社会信用体系研究前沿热点／ ２７１９． ２ 社会信用体系建设难点／ ２７３９． ３ 社会信用体系建设展望／ ２７５９． ４ 社会信用关键技术发展展望／ ２７７９． ４． １ 优化技术展望／ ２７７９． ４． ２ 大数据技术展望／ ２７８９． ４． ３ 人工智能与机器学习技术展望／ ２８０９． ４． ５ 信用评级技术展望／ ２８４参考文献／ ２８６
展开全部
大国信用:国家信用体系建设与信用大数据应用(理论篇) 作者简介
入选Web of Science基本科学指标ESI（Essential Science Indicators）的全球高被引科学家和Elsevier 中国高被引学者；发表学术论文100余篇，其中SCI论文90余篇，SSCI论文30余篇。12篇论文曾被美国ISI Web of Science的基本科学指标ESI列为领域学科前百分之一（Top 1%）的高引用论文。
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