同步优化思想在个人信用评估中的运用

在对目前个人信用评估方法分析的基础上,提出了对于信用评估的重要指标提取和模型参数选择这两个过程进行同步优化的方法,利用评估指标和评估模型参数的互相依赖关系来提高整个信用评估系统的分辨能力,并以支持向量机(SVM)为模型进行了实证检验。结果表明,同步优化方法能更好地提高模型整体的性能,分类正确率有明显的提高。     

基于KPCA-SVM的公路客运量预测研究

支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是建立在统计学习理论和结构风险最小化准则基础上的机器学习方法,该方法可以较好的解决以往很多学习方法的小样本、高维数、非线性和局部最小点等实际问题.本文利用支持向量机(SVM)回归理论和方法,建立基于核函数主成分支持向量机(Kernel Principal Component Analysis-Support Vector Machine,KPCA-SVM)回归模型,并用2000-2008年杭州市公路客运量为样本进行了预测,结果表明,KPCA-SVM模型具有较高的预测精度和可靠性,是一种有效的公路客运量预测方法.     

基于LS-SVM的企业信用等级分类系统研究

利用主成分分析建立了企业信用评价财务指标体系,将信用风险评价的问题看作是对贷款企业信用风险的模式分类问题,在此基础上构建了最小二乘支持向量机信用等级分类系统,最小二乘支持向量机相对于其他支持向量机和神经网络,运算速度快易于操作,因此在我国商业银行信用风险评价领域的具有较大的应用前景.     

个人信用评估应用方法分析——基于集成学习算法视角

集成学习算法是一种基于统计理论以计算机实现的非参数识别技术。阐述了集成学习算法的基本思想,建立了基于Bagging集成学习算法的个人信用评估模型。通过确定相应的评估指标体系,使用一个小样本数据对所建模型的有效性进行了研究,结果表明,集成学习算法可以显著提高分类树的预测精度,且在个人信用评估的实践中具有较强的优势。     

支持向量机在企业技术创新绩效评估中的应用

技术创新绩效评估对于企业来说至关重要,构建一种有效的评估模型非常关键。引入支持向量机,建立了一种新的评估模型——基于支持向量机的企业技术创新绩效评估模型。并通过实证研究,证明了该方法在技术创新绩效评估中的有效性及优越性。     

基于支持向量机的股市组合预测模型研究

首先利用线性回归模型提取股市系统的线性特征,其次神经网络提取股市系统的非线性特征,共同生成预测个体;最后利用支持向量机回归组合,时变权重分别赋权生成最终结论。建立基于支持向量机的股市组合预测模型,并对上证指数的日开盘价,收盘价实例分析,结果表明该方法取得较好的效果。     

基于SVM集成学习的认知障碍脑电分类研究

目的:提出了一种基于小波特征提取的支持向量机集成分类算法,用于脑卒中后认知障碍病人的识别.方法:首先由Infomax独立分量分析算法去除脑电信号中的干扰成分;然后利用db4小波基提取认知电位P300特征波,并进行叠加平均;最后将特征量基于Bagging算法送入支持向量机基分类器进行集成学习,通过最大投票法得到分类结果.结果:实验结果表明,该算法分类效果好,平均分类精度为85.71%.结论:较单个支持向量机分类器,识别性能好,实现了认知障碍脑电信号的有效分类.     

农业信息化投入对农业产出贡献率评价研究

为进一步提高农业信息化投入对农业产出贡献的评价精度,提出一种基于粒子群优化算法优化LSSVR的混合智能评价方法,采用粒子群优化算法选取最小二乘支持向量回归机训练参数。首先,介绍粒子群优化算法优化LSSVR算法,并以农业信息化对农业总产出贡献率的预测进行农业信息化评估实验。选取广东省2003-2010年农业信息化对农业总产出贡献率的数据进行研究,表明基于粒子群优化最小二乘支持向量回归机的混合智能评估算法相比于传统的支持向量回归机有更好的评估效果。这种方法能较好地评价与预测农业信息化对农业总产出的贡献率,对正确引导我国农业信息化的发展具有重要的理论价值。     

个人信贷客户信用评估的一种新方法

将商业银行的个人信贷客户的信用行为和信用状态视为不可分割的整体,提出"个人信用行为状态"概念。在分析个人信用行为状态的特征指标的基础上,构建了个人信贷客户的个人信用行为状态指数。借鉴多维动态空间分析方法,构建了基于个人信用行为状态指数的多维动态信用评估方法。最后,通过实例验证了所提出的个人信贷客户信用评估方法具有可操作性和有效性。     

上市银行高管人员绩效评价模型及实证分析

针对传统银行高管绩效评价方法的局限性,本文提出将主成分分析（PCA）和支持向量机（SVM）相结合的上市银行高管绩效评价模型。在借鉴上市银行高管绩效评价指标体系的基础上,对原始指标数据进行标准化处理,然后运用主成分分析消除指标之间的冗余和相关,最后借助MATLAB6．5软件并运用支持向量机对我国8家上市银行高管绩效进行评价。实证结果表明,PCA-SVM评价模型是评价我国银行业高管绩效的有效工具。     

个人信用评估的加权组合预测模型

目前单一的个人信用评估模型发展的很快,而精确性与稳定性却不能同时具备,且第二类误判率的能力弱,本文立足于用线性和非线性方法在个人信用评估中体现的优势,选择具有代表性的logistic回归和径向基函数神经网络方法,通过加权组合对个人信用进行预测评估,提高了评估模型的精确性与稳健性。     

基于PSO的个人信用评估组合预测模型

将组合预测模型用于个人信用评估,在两种单一统计模型的基础上,利用粒子群算法（PSO）求解组合模型的权重,并通过粒子适应度函数的设置来控制第二类误判的发生,构建了基于PSO的组合预测模型。应用结果表明,基于PSO的组合预测模型的分类精度高于单一统计模型,并且有效降低了第二类误判率,对于商业银行控制信用风险具有更好的适用性。     

商业银行个人信贷信用评分模型的构建与应用

面对全球经济、金融一体化的现实背景以及随之而来的白热化竞争态势,个人信贷业务将是我国银行业目前及未来发展的关键领域。为此,文章首先从借款人、贷款方案、贷款投向和风险缓释四个要素出发,构建了一套产品水平的信用评分模型的整体分析框架,并将该框架具体应用于个人住房贷款产品;在此基础上,考虑到我国银行业的发展现状与评分模型的可实施性,设计了一个根据专家判断法的评分结果和定量模型法的评分结果进行相互校验的混合型个人住房贷款信用评分模型,并基于所收集的某股份制商业银行的样本贷款数据进行了部分验证工作,同时指出下一步的研究方向。     

Parametric versus nonparametric methods in risk scoring: an application to microcredit

The importance of credit access to improve economic opportunities in developing markets is well established in the literature. However, there exists a strong need to mitigate adverse selection problems in microlending. A risk scoring model that more accurately predicts the likelihood of repayment of potential borrowers can help address this market imperfection and to benefit both lenders and borrowers. This paper compares the performance of nonparametric versus semiparametric and traditional parametric risk scoring models based on default probabilities. We show the advantages of relying on less structured, data-driven methods for risk scoring using both simulated data and data from credit loans granted to small and microenterprises in rural Peru. The estimation results indicate that nonparametric methods lead to a better evaluation of credit worthiness and can help prevent including potential “bad” borrowers and excluding “good” borrowers from sensitive microcredit markets.     

信用评分模型在中小企业信用风险评估中的应用

中小企业与银行的信息不对称程度较深是银行难以准确评价贷款信用风险的重要原因。改变过去定性分析为主的方式,建立以财务状况为基础、企业及其负责人信息定量化的中小企业信用评分模型,将为银行准确、低成本地评估信用风险提供参考依据。目前建立客户化模型比通用化模型更切合实际,具有较好的准确性。     

基于AHP的商业银行个人信用模糊综合评价模型

信用风险作为商业银行主要的业务风险,其不确定性往往会造成市场分析不充分而导致信贷质量下降,业务缩减。针对影响商业银行个人资信评估的各种因素,本文利用层次分析与模糊数学方法建立了层次式模糊综合评判模型,并用该模型进行了实证分析。     

个人信用征信与保护的冲突与平衡

个人征信行业和制度的发展是市场经济发展的必然,是市场交易安全的保障,其本质要求个人信用信息的开放和共享,而个人信用信息的私密性的特征决定了个人信用征信机制的构建与个人隐私权保护的冲突不可避免。可以说,个人信用隐私权的适度限制与个人征信信息的适当公开,二者的平衡与协调是个人征信体系建立成败的关键问题。在个人信用信息的征集、管理及使用过程中,都应注重个人信用信息保护的平衡。     

我国个人消费信贷的主要障碍和对策

本文从经济学角度，对个人消费信贷业务涉及的银行，消费者，商家，政府行为模式进行理性思考，从收益性和风险性的配比关系角度，分析银行，消费者，商家，政府等相关主体如何在收益性和风险性达到某一合适配比水平时，达成“多赢”局面，形成个人消费信贷业务价值链，从而促进国内个人消费信贷业务发展。     

信用担保公司成长能力评价指标体系的构建及运用

针对担保行业的特点,首先构建了包括基本指标、修正指标与评议指标的信用担保公司成长能力评价指标体系,该指标体系涵盖了影响公司成长性的经营规模、效率与效益、扩张惯性、经营风险等一级指标。然后,以四川省内10家担保公司为样本,利用该评价指标体系,分别采用功效系数综合评价法和因子分析法,对其成长能力进行了评价,并对基于两种方法得到的评价结果进行比较。结果显示：虽然功效系数法在成长能力综合评价方面较单因素分析更具优势,但其权重设定采用的是专家打分法,具有一定的主观性;因子分析法可通过使用旋转技术来解释因子,使复杂矩阵变得简洁,在解释影响因素方面更有优势。最后提出：在实证分析过程中,将两种方法相结合能得到更理想的评价结果。