基于SVM的银行个人贷款信用评估模型研究

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。