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李可
作品数:
15
被引量:16
H指数:2
供职机构:
西南财经大学
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国家自然科学基金
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相关领域:
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王方
西南财经大学
李爽
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熊伟
西南财经大学
李志勇
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我国商业银行贷款定价问题分析
本文研究的理论背景是利率市场化,这个内容主要在文章的导论部分体现。第二次世界大战以后尤其是20世纪80年代以来,无论在东方还是西方,市场化都被作为经济制度改革的主要内容。尤其是美国经济学家麦金农(Ronald.I.MeK...
李可
关键词:
利率市场化
贷款定价
信贷配给
基准利率
商业银行
文献传递
基于广义财务管理理论框架的文化传媒行业全产业链模式下企业价值创造过程研究——以华谊兄弟为例
改革开放以来,随着经济的高速发展、人民生活水平的不断提高和国家政策的大力支持,我国的文化传媒行业进入了快速成长的新阶段,产业结构逐步完善。近年来,“全产业链”作为一种最能够体现文化创意内容“一意多用”特性的新兴商业模式在...
李可
关键词:
产业链
文献传递
基于条件分类树的法律判决文书多分类方法、装置和终端
本发明公开了一种基于条件分类树的法律判决文书多分类方法、装置和终端,方法包括以下步骤:S1、先验信息抽取:抽取能对数据集进行粗粒度划分的先验信息,形成特征域;S2、文本聚类:基于能对数据集进行粗粒度划分的先验信息进行聚类...
邓蔚
杨欢
李可
王方
李爽
非平衡样本下基于生成对抗网络过抽样技术的公司债券违约风险预测研究
被引量:13
2022年
本文基于我国在公开市场发行过信用类债券的违约数据,利用了基于Wasserstein距离的生成对抗网络模型和SMOTE抽样技术对违约样本进行过抽样以提高非平衡样本下违约风险模型的预测效果.为检验过抽样技术对分类模型的改进效果,实证分析对不同的重抽样样本类别比例下分类模型的预测结果进行比较.研究结果表明过抽样技术能够显著地分类模型的预测精度,而且预测效果随着样本类别比例达到平衡而不断提高.和经典的SMOTE抽样技术相比,基于Wasserstein距离的生成对抗网络过抽样技术不仅可以提高分类模型的AUC指标,同时还能显著地改进F1得分.研究结果表明通过生成对抗网络对少数类样本进行过抽样能够显著地提升机器学习算法对债券违约风险的预测效果,为研究非平衡样本下的债券违约风险预测提供一种新的解决思路.
姚潇
李可
李可
基于条件分类树的法律判决文书多分类方法、装置和终端
本发明公开了一种基于条件分类树的法律判决文书多分类方法、装置和终端,方法包括以下步骤:S1、先验信息抽取:抽取能对数据集进行粗粒度划分的先验信息,形成特征域;S2、文本聚类:基于能对数据集进行粗粒度划分的先验信息进行聚类...
邓蔚
杨欢
李可
王方
李爽
文献传递
棉花储藏过程中品质指标自然变异规律及影响因素研究
被引量:1
2024年
棉花在储藏过程中品质指标会发生自然变异,导致棉花品质下降并影响后续纺织生产。本文对储藏在徐州库棉花的9个品质相关指标进行为期14个月的跟踪试验并对数据进行统计学分析,发现储藏时间会显著影响棉花上半部平均长度、长度整齐度指数、断裂比强度、断裂伸长率、黄色深度、纺纱均匀性、含糖率;棉花的颜色级会显著影响长度整齐度指数、黄色深度、纺纱均匀性、上半部平均长度、断裂伸长率、含糖率;棉包的存放位置会显著影响断裂比强度、含糖率。此外,本研究发现棉花储藏环境中的相对湿度和室内温度对上半部平均长度、长度整齐度指数、断裂比强度、黄色深度、纺纱均匀性、含糖率6个指标的变化均有显著影响;相对湿度对反射率的变化有显著影响;马克隆值、断裂伸长率的变化没有受到温湿度的显著影响。
顾雨熹
王锦
袁罡
李可
陈晋莹
关键词:
棉花
储藏
品质指标
数字金融对区域经济不平衡发展的影响--基于收入差距分析
李可
电信业“营改增”背景下市场营销的税收筹划——以A公司为例
2009年,我国实现了从生产型增值税到消费型增值税的成功转型后,“营改增”便成为了财税体制改革的“重头戏”。之所以要进行“营改增”,主要原因在于我国营业税与增值税同时进行征收的流转税制度导致税负抵扣链中断,使得重复征税问...
李可
关键词:
电信业
税收筹划
营业收入
会计利润
市场营销
基于拒绝样本置信标签与知识蒸馏的信用评分方法及系统
本发明涉及风险评分技术领域,提供一种基于拒绝样本置信标签与知识蒸馏的信用评分方法及系统,其包括以下步骤:一、建立基于深度特征和标签置信度联合估计的拒绝样本筛选与标签识别模型,引入拒绝样本,筛选出可信样本并修正其标签;二、...
周凡吟
文玥
李可
李志勇
一种术中个体化血压管理方法及系统
本发明提供了一种术中个体化血压管理方法及系统,属于血压管理技术领域,方法包括:收集统计患者的临床资料和术中血压数据,建立数据库;建立围术期并发症评分卡模型;使用不同风险评分区分低风险患者、中风险患者和高风险患者;基于低风...
王策
李可
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张玥雯
陈琦旭
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刘召
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