基于支持向量机的供应链金融信用风险评估研究

发布时间：2019-01-04 16:08

【摘要】：研究了在供应链金融模式下的信用风险评估,提出了综合考虑核心企业资信状况及供应链关系状况的信用风险评估指标体系,运用机器学习的方法支持向量机(SVM)建立信用风险评估模型。通过与用主成分分析和Logistic回归方法建立的信用风险评估模型进行实证结果对比,证实了基于SVM的信用风险评估体系更具有效性和优越性。
[Abstract]:This paper studies the credit risk assessment under the supply chain finance model, and puts forward a credit risk evaluation index system that considers the credit status of the core enterprise and the supply chain relationship. The credit risk assessment model is established by using machine learning method, support vector machine (SVM). By comparing with the credit risk assessment model established by principal component analysis and Logistic regression, it is proved that the credit risk assessment system based on SVM is more effective and superior.
【作者单位】： 西安理工大学经济与管理学院;中国建设银行陕西分行;
【基金】：国家自然科学基金项目(70972053) 陕西省重点学科建设专项资金项目(107-00X902) 陕西省科技厅软科学研究计划项目(2008KR23) 西安市科技局软科学研究项目(SF08017)
【分类号】：F274;F830

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2400506