基于支持向量机的农业银行“三农”贷款风险等级预测研究

发布时间：2017-07-21 02:11

  本文关键词：基于支持向量机的农业银行“三农”贷款风险等级预测研究

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【摘要】：我国是一个农业大国,“三农”问题一直是关系我国经济进步和社会稳定的大事。但是我国农村经济水平低下,农民文化素质严重不足,导致我国农业发展的规模化、现代化水平远跟不上时代发展的需要。“三农”贷款是政府和金融机构合力推出的一项有助于“三农”发展的惠农政策,能在一定程度上推动农业的规模化、产业化发展。然而,由于我国贷款农户抗风险能力严重不足,导致不良信用贷款现象频发,以至于金融机构在放贷过程中过于谨慎,导致“三农”贷款资金分配不合理和放贷不及时,这些反过来又制约农户的还款能力,从而使“三农”贷款限入僵局。为使在“三农”贷款过程中农户和贷款银行达到双赢局面,促进“三农”贷款的可持续发展,本文通过对长沙市某中国农业银行的“三农”贷款数据资料进行统计分析,先利用相关分析法和主成分分析法对预测数据进行自变量筛选,再基于机器学习方法支持向量机先后建立了“三农”贷款客户二分类模型和“三农”贷款五级风险等级预测模型。从长沙市某中国农业银行随机抽取500个“三农”贷款客户的资料对本文建立的模型进行有效性验证,发现基于支持向量机的“三农”贷款客户二分类模型的分类精度略高于BP神经网络的分类精度,基于支持向量机的“三农”贷款五级风险等级预测模型的精度明显高于BP神经网络的分类精度,说明了本文模型的预测精度更高,稳定性更好,且支持向量机的训练时间更短,效率更高。本文研究对于“三农”贷款的可持续发展具有重大意义。
【关键词】：“三农”贷款 贷款风险 支持向量机 分类预测
【学位授予单位】：湖南农业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F832.43
【目录】：

• 摘要4-5
• abstract5-8
• 第1章 绪论8-15
• 1.1 研究背景和意义8-10
• 1.2 国内外研究现状10-13
• 1.2.1 国外“三农”贷款概述10
• 1.2.2 国内“三农”贷款概述10-12
• 1.2.3 “三农”贷款风险分类预测研究概述12-13
• 1.3 研究内容及论文结构安排13-14
• 1.4 技术路线14-15
• 第2章 “三农”贷款风险和支持向量机介绍15-21
• 2.1 “三农”贷款风险15-16
• 2.1.1 “三农”贷款的含义15
• 2.1.2 “三农”贷款风险的定义15-16
• 2.1.3 “三农”贷款风险的分级16
• 2.2 支持向量机16-20
• 2.2.1 支持向量机起源16-17
• 2.2.2 支持向量机理论基础17-18
• 2.2.3 支持向量机实现步骤18-20
• 2.3 本章小结20-21
• 第3章 基于支持向量机的“三农”贷款客户二分类21-31
• 3.1 引言21-22
• 3.2 数据来源22
• 3.3 建模分类预测22-28
• 3.3.1 自变量标准化处理22-23
• 3.3.2 自变量筛选23-26
• 3.3.3 SVM预测26-28
• 3.4 对比方法与结果分析28-30
• 3.4.1 对比方法28-29
• 3.4.2 结果分析29-30
• 3.5 本章小结30-31
• 第4章 基于支持向量机的“三农”贷款风险五级分类预测31-37
• 4.1 引言31-32
• 4.2 数据来源32
• 4.3 自变量筛选32-33
• 4.3.1 相关分析法32
• 4.3.2 主成分分析法32-33
• 4.4 SVM预测33-34
• 4.5 对比方法与结果分析34-35
• 4.5.1 对比方法34
• 4.5.2 结果分析34-35
• 4.6 本章小结35-37
• 第5章 总结与展望37-39
• 5.1 总结37-38
• 5.2 展望38-39
• 参考文献39-43
• 致谢43-44
• 作者简历44

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本文编号：570981