基于支持向量機的信用風險模型.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、進入21世紀以來,中國經濟的迅猛發(fā)展離不開銀行對企業(yè)的扶持,其通過貸款的方式將所集中的貨幣和貨幣資金投放出去,以此滿足社會擴大再生產及對補充資金的需要,促進經濟和企業(yè)的快速成長,然而這造成企業(yè)的信貸的規(guī)模不斷擴大。近日,中國銀監(jiān)會發(fā)布2014年三季度監(jiān)管統(tǒng)計數據,商業(yè)銀行不良貸款余額7669億元,較上季末增加725億元;商業(yè)銀行不良貸款率1.16%,較上季末上升0.09個百分點。由此可見企業(yè)信貸管理對銀行信用風險管理的能力提出了更多要求

2、,而我國的商業(yè)銀行尚處于發(fā)展前期階段,對信用風險的管理難以滿足目前的發(fā)展需要。因此,本文通過主成分分析結合支持向量機的方法對企業(yè)客戶的信用風險評估模型進行研究,為銀行建立信用風險預警機制提供了一種有效的技術與方法。
  首先對企業(yè)貸款客戶的信用及信用風險進行定義,然后運用人工神經網絡和支持向量機的方法對信用風險評估的主要風險因素建立模型,因此選擇了不同的22個財務指標為銀行信用風險評估指標體系,以此來建立商業(yè)銀行信用風險評估模型。

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