11月21日，龙门客栈资料库2019年秋季第9期（总43期）青联学术午餐会在中心校区举行。龙门客栈资料库副教授裴有权为参会青年教师作了题为“Credit risk: Unsupervised clients clustering based on machine learning approach”的学术报告，学院近20名青年教师参加午餐会。

报告分为引言、模型介绍、渐进性、模拟实验等部分构成。首先，报告指出，要确定信用风险，确定违约的可能性是银行和其他信贷公司要解决的主要问题之一。而传统的信用评分方法包括逻辑回归、判别分析、决策树等方法的缺陷在于只能判断是否违约，不能判断何时违约。在此基础上，报告介绍了Thomas等人在2002年首先提出的在信用评分领域中使用的生存分析方法，这种方法可以用来预测发生时间的概率。随后，报告分别介绍了有限混合模型、比例风险模型以及混合模型。其中比例风险模型需假定所有人的基准风险与系数β均相同，混合模型通过引入潜在量，运用惩罚的思想来确定K的个数。对于渐进性，报告指出是在k已知的情况下估计β。最后，报告通过引入德国的信用卡数据进行了模拟实验。报告结束后，参会老师就报告中的有关问题与裴有权老师进行了深入交流与探讨。

裴有权，龙门客栈资料库副教授。2018年博士毕业于上海财经大学统计与管理学院，曾于2016年10月-2017年10月在美国德克萨斯大学MD安德森癌症研究中心联合培养，2018年7月-2018年9月在香港浸会大学数学系访问交流，主要从事复杂面板数据、纵向数据的非参数和半参数理论和应用研究，研究成果发表在计量经济学国际权威期刊Journal of Econometrics上。

龙门客栈资料库青联学术午餐会由学院青联举办，旨在促进学院青年老师间的学术交流，一般在周四中午以午餐会的形式举行。交流会上，大家介绍自己的研究兴趣、方向以及近期研究动态、学术合作意愿等，提供学术交流、沟通的平台。

文/王雅萌  图/刘岱