基于支持向量机方法的中小企业信用评级优化研究 |
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作者姓名: | 陈伟 王业球 |
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作者单位: | [1]安徽财经大学金融学院,安徽蚌埠233041 [2]安徽财经大学工商管理学院,安徽蚌埠233041 |
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基金项目: | 安徽财经大学2010年研究生科研创新基金项目“基于支持向量机方法的中小企业信用评级优化研究”(编号ACYC2010AL004) |
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摘 要: | 中小企业在我国国民经济和社会发展中处于重要的战略地位,但中小企业长期以来一直面临着融资困境,若能建立一套适用中小企业特点的信用评级方法,将在很大程度上解决银企之间的信息不对称问题,从而缓解其融资困境。因此我们致力于中小企业信用评级指标体系的选取和技术路线的优化,通过选用一种小样本学习理论支持向量机(SVM)方法对中小企业信用状况进行评估,形成较为先进的中小企业信用评级方法,并通过实证分析并与BP神经网络进行比较,证明了该方法的有效性。
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关 键 词: | 信用评级 中小企业 支持向量机 |
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