基于离群点剔除的SVM信用风险评价方法

发布时间：2017-11-20 12:07

  本文关键词：基于离群点剔除的SVM信用风险评价方法

  更多相关文章： 支持向量机 模糊c-均值聚类算法 离群点 信用风险

【摘要】：针对信用评价数据存在离群点和噪声问题,提出一种基于离群点剔除的支持向量机(SVM)信用风险评价模型.该模型利用模糊c-均值聚类算法剔除样本离群点,采用粒子群算法优化支持向量机分类参数,进而提高支持向量机的分类性能.将该方法应用于信用风险评价中的结果表明,相比于其他模型,该方法分类精度更高.
【作者单位】： 吉林财经大学管理科学与信息工程学院;吉林财经大学物流产业经济与智能物流重点实验室;吉林财经大学互联网金融省重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(批准号:61402193;61572225) 吉林省教育厅“十二五”科学技术研究项目(批准号:2015410;2015412) 物流产业经济与智能物流吉林省高校重点实验室开放基金(批准号:201401) 吉林省社会科学基金(批准号:2015BS48)
【分类号】：F830.5;TP18
【正文快照】： 信用风险是指借款企业不能及时或完全履约而导致银行不能按期足额收回约定现金流而蒙受损失的一种可能性[1].以企业金融数据为基础,建立度量模型是规避防控风险的有效途径.目前主要采用Logistic回归[2-3]和神经网络[4-6]等方法对信用风险评价问题进行研究,取得了一定成效.但传

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本文编号：1207072