AdaBoost集成SVM的供应链金融信用风险评估

发布时间：2017-10-03 09:15

  本文关键词：AdaBoost集成SVM的供应链金融信用风险评估

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【摘要】：为了实现供应链金融信用风险的科学定量管理,建立了一种AdaBoost集成的支持向量机(SVM)算法。该方法首先采用SVM方法对信用风险数据进行分类学习,建立基学习器;接着通过AdaBoost集成算法对基学习器迭代训练,生成最终的供应链金融信用风险评估模型。实证结果表明,AdaBoost集成SVM分类器较模糊积分SVM集成等方法具有更高的分类准确率,因此该模型具有很好的应用前景。
【作者单位】： 上海金融学院信息管理学院;
【关键词】： 供应链金融 信用风险评估 支持向量机 AdaBoost
【基金】：上海市教委科研创新项目(12YZ1710) 上海金融学院校级科研项目(SHFUKT13-07)
【分类号】：F830.5
【正文快照】： 引言在中国实体经济快速发展过程中,面对中小企业旺盛的信贷需求而信贷增量又趋于严格的形势,商业银行纷纷开始探索创新信贷业务。其中,供应链金融作为一种新型融资模式,利用供应链动产或权利作为担保,将核心企业的良好信用延伸到供应链上下游企业,缓解了中小企业的融资压力,

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本文编号：964360