[1]王晓慧,李云飞.基于支持向量机的个人信用风险评价研究[J].西华师范大学学报(自然科学版),2017,38(02):195-198.[doi:DOI:10.16246/j.issn.1673-5072.2017.02.015]
 WANG Xiaohui,LI Yunfei.Personal Credit Risk Assessment Based on Support Vector Machine (SVM)[J].Journal of China West Normal University(Natural Sciences),2017,38(02):195-198.[doi:DOI:10.16246/j.issn.1673-5072.2017.02.015]
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基于支持向量机的个人信用风险评价研究()
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《西华师范大学学报(自然科学版)》[ISSN:1673-5072/CN:51-1699/N]

卷:
38
期数:
2017年02期
页码:
195-198
栏目:
出版日期:
2017-06-20

文章信息/Info

Title:
Personal Credit Risk Assessment Based on Support Vector Machine (SVM)
作者:
王晓慧李云飞
(西华师范大学 数学与信息学院,四川 南充637009)
Author(s):
WANG XiaohuiLI Yunfei
(College of Mathematics and Information,China West Normal University,Nanchong Sihcuan 637009,China)
关键词:
信用风险支持向量机风险评价
Keywords:
credit riskSupport Vector Machinerisk assessment
分类号:
TP18
DOI:
DOI:10.16246/j.issn.1673-5072.2017.02.015
文献标志码:
A
摘要:
近年来,随着个人信贷业务的扩大,借贷者获得巨大收益的同时也面临着较大的风险。采用支持向量机的评价模型对个人信用风险进行分析,综合考虑基本情况、偿债能力、稳定性影响因子,求解出惩罚因子,建立支持向量机模型,并与判别分析法、C 5.0法和KNN法进行比较。研究结果表明,基于支持向量机的个人信用风险评估方法具有较高的评估精度。
Abstract:
In recent years, with the expansion of consumer credit business,borrowers have huge gains and face great risks at the same time.In this paper,the Support Vector Machine (SVM) evaluation model is used for the analysis of individual credit risk.Overall consideration is given to the basic situation,solvency and stability impact factors;penalty factors are proposed and Support Vector Machine (SVM) model is established.Compared with discriminate analysis,C5.0 method and KNN method,it shows that the individual credit risk assessment method based on Support Vector Machine (SVM) has a higher evaluation precision

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期:2016-10-02
基金项目:四川省教育厅自然科学重点项目(13ZA0016);西华师范大学博士科研启动基金(12B025)
作者简介:王晓慧(1992—),女,四川广元人,硕士研究生,主要从事应用统计学方面的研究。
通信作者:李云飞(1980—),男,四川乐山人,副教授,主要从事风险投资理论、数理统计方面的研究。 E-mail:liyunfei80@126.com
更新日期/Last Update: 2017-06-20