美国银行破产预测与分析数据集ForecastingandAnalyzingBankFailuresintheU-S-Dataset-pranshujayswal
数据来源：互联网公开数据
标签：金融风险，银行破产，数据集，时间序列，机器学习，风险管理，经济分析，商业智能
数据概述： 该数据集包含来自美国金融监管机构的数据，记录了美国银行破产的历史记录及相关经济指标。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从20世纪末到现代。
地理范围：数据覆盖了美国全国范围内的银行破产情况。
数据维度：数据集包括银行名称，破产日期，资产规模，负债规模，盈利能力指标，经济环境数据（如利率，失业率等）。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于美国联邦存款保险公司（FDIC）等机构的公开资料，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于金融风险评估，银行破产预测，经济学研究等领域的研究和应用，特别是在机器学习模型训练，风险管理策略制定等方面具有重要价值。
数据用途概述： 该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于银行破产原因分析，金融风险管理研究等学术研究，如银行破产的预警模型，经济因素对银行破产的影响等。
行业应用：可以为银行业和金融监管机构提供数据支持，特别是在银行破产预警，风险管理策略制定方面。
决策支持：支持银行破产风险评估和金融机构的监管策略优化。
教育和培训：作为金融学，风险管理课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解银行破产的成因，风险评估方法及相关政策。
此数据集特别适合用于探索银行破产的规律与趋势，帮助用户实现准确的破产预测，优化风险管理策略，提升金融机构的稳健性和市场稳定性。
