基于SVM的银行个人贷款信用评估模型研究
万方数据知识服务平台
应用市场
我的应用
会员HOT
万方期刊
×

点击收藏,不怕下次找不到~

@万方数据
会员HOT

期刊专题

10.3969/j.issn.2095-1124.2012.01.011

基于SVM的银行个人贷款信用评估模型研究

引用
近年来,随着金融的全球化趋势及金融市场的波动性加剧,商业银行的风险管理一直是国际国内金融界关注的焦点。积极借鉴国外商业银行信用风险管理的先进经验,提高我国商业银行的信用风险管理水平具有重要的现实意义。本文以个人贷款信用评估为切入点,将支持向量机(Support Vector Machines,SVM)方法应用到个人贷款信用评估模型中。本研究的基本思路是:首先建立银行个人贷款信用评估的指标体系;然后以高斯径向基核函数作为核函数,选择合理的惩罚参数C,并对训练数据进行训练,构建银行个人贷款信用评估的数学模型;最后,将测试数据代入最优分类函数进行测试,并且对测试结果进行评价。实验证明:支持向量机机方法运用起来简单方便,效果较好,可将其作为银行个人贷款信用评估方法之一。

支持向量分类机、个人信用评估、支持向量、核函数、个人信用指标体系、madab

23

F830.589(金融、银行)

2012-06-17(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共7页

45-50,55

相关文献
评论
暂无封面信息
查看本期封面目录

西部经济管理论坛

2095-1124

51-1738/F

23

2012,23(1)

相关作者
相关机构

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

©天津万方数据有限公司 津ICP备20003920号-1

信息网络传播视听节目许可证 许可证号:0108284

网络出版服务许可证:(总)网出证(京)字096号

违法和不良信息举报电话:4000115888    举报邮箱:problem@wanfangdata.com.cn

举报专区:https://www.12377.cn/

客服邮箱:op@wanfangdata.com.cn