本文關(guān)鍵詞： 信用評(píng)估 魯棒 自適應(yīng) 最小二乘支持向量機(jī)　出處：《中國(guó)管理科學(xué)》2010年05期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：消費(fèi)者信用評(píng)估是金融風(fēng)險(xiǎn)管理和信用產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的一個(gè)重要方面。信用評(píng)估數(shù)據(jù)中常帶有噪聲點(diǎn),并且其類別是不均衡的。最小二乘支持向量機(jī)是一個(gè)被廣泛應(yīng)用的分類模型,其模型簡(jiǎn)單,求解速度快,但魯棒性差。本文提出了一個(gè)魯棒賦權(quán)自適應(yīng)Lp最小二乘支持向量機(jī)模型,能夠適應(yīng)信用評(píng)估樣本數(shù)據(jù)庫(kù)類別不均衡的特點(diǎn),可以有效處理信用評(píng)估數(shù)據(jù)中帶有噪聲點(diǎn)的問(wèn)題。在仿真數(shù)據(jù)和三個(gè)信用數(shù)據(jù)庫(kù)上的實(shí)證分析表明,本文所提出的模型具有較好的魯棒性和分類能力。
[Abstract]:Consumer credit assessment is an important aspect of financial risk management and credit industry competition. The least squares support vector machine (LS-SVM) is a widely used classification model, which is simple and fast. But the robustness is poor. This paper presents a robust weighted adaptive LP least squares support vector machine model, which can adapt to the credit evaluation sample database class imbalance characteristics. It can effectively deal with the problem of noise points in credit evaluation data. The empirical analysis on simulation data and three credit databases shows that the proposed model has good robustness and classification ability.
【作者單位】： 中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)管理學(xué)院;中國(guó)科學(xué)院科技政策與管理科學(xué)研究所;中國(guó)科學(xué)院虛擬經(jīng)濟(jì)與數(shù)據(jù)科學(xué)研究中心;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(70531040,70621001,70921061)
【分類號(hào)】：F832.2;F224
【正文快照】： 1引言消費(fèi)者信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,即評(píng)估與個(gè)人借貸相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn),是許多商業(yè)銀行所面臨的主要風(fēng)險(xiǎn)之一,也是統(tǒng)計(jì)、人工智能和概率模型應(yīng)用的一個(gè)重要領(lǐng)域。消費(fèi)者信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估問(wèn)題實(shí)質(zhì)上是一個(gè)分類問(wèn)題,針對(duì)這個(gè)問(wèn)題,研究人員提出了許多消費(fèi)者信用評(píng)估的模型[1,2],包括金融專家方式、

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