信用评估中的特征选择方法研究

发布时间：2017-06-20 09:14

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【摘要】：特征(变量)选择是信用评估中常用的一种数据降维技术,然而传统的基于相关性的特征选择方法 (CFS)在计算变量间相关系数时,本质上是一种线性分析方法,无法有效处理非线性关系的数据,导致不能准确估计变量间相关性的大小。本文在分析CFS方法的基础上,引入Gebelein最大相关系数(GMC),提出了一种非线性相关性特征选择方法——基于Gebelein最大相关性特征选择方法(GCFS)。在此基础上,结合支持向量机(SVM)技术,构建了GCFS-SVM评估模型。该模型能有效地识别变量间的非线性相关关系,更真实估计变量间相关系数大小,从而筛选出最优变量子集,最终提高模型评估预测能力。为验证本文所提方法的效果,通过对两个公开的信用数据集的实证研究,结果表明:与其他方法相比,本文提出的GCFS方法能显著改善信用评估模型预测性能,提高模型判别能力,本研究成果也为信用评估模型的构建提供了一种新的思路和有益的参考。
【作者单位】： 华南师范大学数学科学学院;华南师范大学金融工程与风险管理研究所;
【关键词】： 信用评估 特征选择 GMC 支持向量机
【分类号】：F224.9
【正文快照】： 一、引言及相关文献评述 近几年来,无论是次贷危机还是欧债危机,它们都有个共同特征:企业(或个人)因财务状况恶化而导致的信用风险急剧增大,从而导致资本市场的剧烈波动,进而给投资者、金融机构等带来巨大损失,也给相关金融机构和监管当局的风险管理带来极大冲击。而评判信用

【参考文献】

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本文编号：465146