信用评估中的鲁棒赋权自适应L_p最小二乘支持向量机方法

发布时间：2018-01-25 18:12

  本文关键词： 信用评估 鲁棒 自适应 最小二乘支持向量机　出处：《中国管理科学》2010年05期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：消费者信用评估是金融风险管理和信用产业竞争的一个重要方面。信用评估数据中常带有噪声点,并且其类别是不均衡的。最小二乘支持向量机是一个被广泛应用的分类模型,其模型简单,求解速度快,但鲁棒性差。本文提出了一个鲁棒赋权自适应Lp最小二乘支持向量机模型,能够适应信用评估样本数据库类别不均衡的特点,可以有效处理信用评估数据中带有噪声点的问题。在仿真数据和三个信用数据库上的实证分析表明,本文所提出的模型具有较好的鲁棒性和分类能力。
[Abstract]:Consumer credit assessment is an important aspect of financial risk management and credit industry competition. The least squares support vector machine (LS-SVM) is a widely used classification model, which is simple and fast. But the robustness is poor. This paper presents a robust weighted adaptive LP least squares support vector machine model, which can adapt to the credit evaluation sample database class imbalance characteristics. It can effectively deal with the problem of noise points in credit evaluation data. The empirical analysis on simulation data and three credit databases shows that the proposed model has good robustness and classification ability.
【作者单位】： 中国科学技术大学管理学院;中国科学院科技政策与管理科学研究所;中国科学院虚拟经济与数据科学研究中心;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(70531040,70621001,70921061)
【分类号】：F832.2;F224
【正文快照】： 1引言消费者信用风险评估,即评估与个人借贷相关的风险,是许多商业银行所面临的主要风险之一,也是统计、人工智能和概率模型应用的一个重要领域。消费者信用风险评估问题实质上是一个分类问题,针对这个问题,研究人员提出了许多消费者信用评估的模型[1,2],包括金融专家方式、

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本文编号：1463387