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基于支持向量机的集团信用风险预警研究
引用本文:冯一宁,邵元海,陈静,王来生,邓乃扬.基于支持向量机的集团信用风险预警研究[J].中国农业大学学报,2008,13(2):94-98.
作者姓名:冯一宁  邵元海  陈静  王来生  邓乃扬
作者单位:中国农业大学,理学院,北京,100083
摘    要:针对我国现有信用风险预警模型普遍以单一企业为样本,无法反映集团信用风险状况的问题,采用支持向量机算法,建立了企业集团信用风险预警指标体系,利用全国大额贷款和授信企业集团客户样本数据进行训练,提出了基于支持向量机的集团信用风险预警模型。理论分析及预警数值试验结果表明:基于支持向量机的集团信用风险预警模型与传统的基于逻辑回归算法预警模型相比,具有更好的泛化能力;在相同预警敏感水平下,采用前者预警的假负率为16.67%,与后者的23.45%相比具有更高的预警精度。基于支持向量机的集团信用风险预警模型可较好的应用于企业集团信用风险预警领域中。

关 键 词:支持向量机  巴塞尔新资本协议  企业集团  信用风险预警  逻辑回归  支持向量机算法  集团客户  信用风险  预警研究  support  vector  machine  based  model  credit  risk  group  风险预警  应用  精度  水平  敏感  泛化能力  回归算法  基于逻辑  结果  数值试验  分析
文章编号:1007-4333(2008)02-0094-05
修稿时间:2007年12月20

Research of group credit risk early-warning model based on support vector machine
FENG Yi-ning,SHAO Yuan-hai,CHEN Jing,WANG Lai-sheng,DENG Nai-yang.Research of group credit risk early-warning model based on support vector machine[J].Journal of China Agricultural University,2008,13(2):94-98.
Authors:FENG Yi-ning  SHAO Yuan-hai  CHEN Jing  WANG Lai-sheng  DENG Nai-yang
Abstract:
Keywords:
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