本文關(guān)鍵詞：基于支持向量機(jī)的農(nóng)戶信用評價研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：從2004年到2015年，中央已經(jīng)連續(xù)12年發(fā)布關(guān)于“農(nóng)業(yè)、農(nóng)村、農(nóng)民”的一號文件，可見“三農(nóng)”問題是中國社會主義現(xiàn)代化建設(shè)中亟需解決的重要問題。隨著我國社會主義市場經(jīng)濟(jì)體制的逐步完善、城鎮(zhèn)化建設(shè)日漸加快、農(nóng)村金融改革不斷深化、以及在支農(nóng)惠農(nóng)政策的大力推動下，農(nóng)村金融體系建設(shè)已經(jīng)成為建設(shè)新農(nóng)村和促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的核心。2015年“中央一號文件”再次強(qiáng)調(diào)了推進(jìn)農(nóng)村金融體制改革，確保涉農(nóng)貸款比例不降低。而農(nóng)戶是農(nóng)村金融客戶中數(shù)量最多、分布最廣泛的一個群體，農(nóng)戶的金融行為對整個農(nóng)村金融的研究具有重要意義。但是，由于農(nóng)戶天然具有的生存脆弱性、流動性較大、居住較分散、缺乏有效抵押擔(dān)保物、信用意識相對薄弱等特點，使得金融機(jī)構(gòu)向農(nóng)戶提供信貸支持時面臨比較嚴(yán)重的信息不對稱問題，直接導(dǎo)致很多金融機(jī)構(gòu)都不愿意將資金投放于農(nóng)戶，尤其是貧困農(nóng)戶根本無法獲得正規(guī)金融機(jī)構(gòu)的信貸支持。新形勢下農(nóng)戶自身特點及信用格局也發(fā)生了變化，給農(nóng)村金融發(fā)展帶來了深刻的影響。 另一方面，國務(wù)院2014年6月發(fā)行的社會信用體系建設(shè)規(guī)劃綱要（2014—2020年）指出加強(qiáng)金融信用信息系統(tǒng)建設(shè)，完善信用信息的記錄、整合，才能規(guī)范金融市場秩序。目前，我國農(nóng)戶信貸市場中正規(guī)金融機(jī)構(gòu)對農(nóng)戶提供信貸支持時面臨的信息不對稱問題嚴(yán)重影響著農(nóng)村金融的穩(wěn)定發(fā)展。只有構(gòu)建一個客觀合理的農(nóng)戶信用評價體系，客觀評價農(nóng)戶信用水平，才能有效緩解正規(guī)金融機(jī)構(gòu)由于獲得的農(nóng)戶信用信息不全面所導(dǎo)致的一系列問題；才能切實加強(qiáng)農(nóng)戶誠實守信的經(jīng)營理念、促進(jìn)我國農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的健康發(fā)展，為中國社會信用體系的建設(shè)添磚加瓦。 農(nóng)戶信用評價研究主要包括:構(gòu)建農(nóng)戶信用評價指標(biāo)體系、建立農(nóng)戶信用評價模型、依據(jù)前兩部分研究結(jié)論提出完善農(nóng)戶信用體系的相關(guān)建議。建立農(nóng)戶信用評價指標(biāo)體系是指依據(jù)農(nóng)戶自身的發(fā)展特點和借貸行為來選擇包括家庭特征、還款能力、還款意愿、穩(wěn)定性、宏觀環(huán)境、保障情況等影響農(nóng)戶信用水平的因素，從而形成一個完善的指標(biāo)體系可用于農(nóng)戶信用評價模型的構(gòu)建；農(nóng)戶信用評價模型是以農(nóng)戶信用評價指標(biāo)體系為依據(jù)構(gòu)建的評價模型，通過評價模型可以得到客觀全面的農(nóng)戶信用評價結(jié)果輸出；完善農(nóng)戶信用體系建設(shè)是在農(nóng)戶信用評價的基礎(chǔ)上根據(jù)結(jié)果出現(xiàn)的區(qū)域性差異、中西部地區(qū)農(nóng)戶信用信息不全面等，以如何有效提高評價結(jié)果的準(zhǔn)確性、如何從根本上提高農(nóng)戶信用水平，提出相關(guān)建議。 本論文采用理論模型與應(yīng)用研究相結(jié)合的方法展開，全文以“客觀全面評價農(nóng)戶信用水平，規(guī)范涉農(nóng)金融機(jī)構(gòu)審貸流程，完善農(nóng)戶信用體系建設(shè)”為主線，對農(nóng)戶信用評價問題進(jìn)行了研究。論文的主要工作以及創(chuàng)新之處包括以下幾個方面： （1）分析了農(nóng)戶信貸市場中由于農(nóng)戶信用信息獲取困難所產(chǎn)生的信息不對稱現(xiàn)象，從經(jīng)濟(jì)學(xué)角度解釋了農(nóng)戶信用評價的意義；對農(nóng)戶借貸行為、農(nóng)戶信用評價指標(biāo)選擇、信用評價方法等相關(guān)理論進(jìn)行了梳理，勾勒了進(jìn)行農(nóng)戶信用評價的整體思路和步驟。借鑒“三維信用理論”和“價值鏈風(fēng)險理論”，并結(jié)合中國家庭金融調(diào)查數(shù)據(jù)（CHFS），在現(xiàn)有研究的基礎(chǔ)上加入了可以反應(yīng)農(nóng)戶日常生活中合規(guī)度、成長及創(chuàng)新能力的指標(biāo)；基于社會主義核心價值觀的內(nèi)涵，加入了幸福感和婚姻狀況等可以反映家庭和諧程度的指標(biāo)；相比以往的文獻(xiàn)，考慮到農(nóng)戶信用的外部特征較為明顯，再加上發(fā)展過程中農(nóng)村人口的高度流動和信用格局的轉(zhuǎn)變，因此把穩(wěn)定性從宏觀環(huán)境指標(biāo)層剝離出來，成為一個準(zhǔn)則，用每年農(nóng)業(yè)生產(chǎn)時間、在本地居住時間、土地數(shù)量是否變更、本年收入與上年收入比較、收入增長與物價增長比較等指標(biāo)來反映農(nóng)戶的穩(wěn)定性。初步選擇構(gòu)建了包括70個評價指標(biāo)的農(nóng)戶信用評價指標(biāo)體系，彌補(bǔ)了正規(guī)金融機(jī)構(gòu)信用評價中指標(biāo)設(shè)計的短板。 （2）將可以判別非線性及非函數(shù)相關(guān)關(guān)系的最大信息系數(shù)和最大相關(guān)分析方法引入指標(biāo)篩選中，代替現(xiàn)有研究中常用的皮爾遜相關(guān)、偏相關(guān)系數(shù)等方法，對評價指標(biāo)之間的相關(guān)程度進(jìn)行了全面考查，通過相關(guān)分析刪除存在冗余信息并且判別效果不好的指標(biāo)，對指標(biāo)體系進(jìn)行過濾，盡可能避免了指標(biāo)反映重復(fù)信息的問題。之后，，基于信用評價模型—支持向量機(jī)的最大間隔原理，運(yùn)用專門適用于支持向量機(jī)的變量選擇方法—間隔影響分析法對指標(biāo)體系進(jìn)行了第二次篩選，保證了評價模型的泛化能力。在保證分類效果的前提下，篩選出了影響農(nóng)戶信用水平的關(guān)鍵指標(biāo)，用較少的指標(biāo)反映了大部分的評價信息。彌補(bǔ)了現(xiàn)有信用評價研究中在指標(biāo)篩選方面不與評價模型相結(jié)合的不足。 （3）中國農(nóng)戶借貸行為及信用特點存在地區(qū)差異性是國內(nèi)學(xué)者普遍認(rèn)可的，但鮮有學(xué)者分區(qū)域進(jìn)行過深入的對比分析。本文采用中國家庭金融調(diào)查（CHFS）數(shù)據(jù)對全國范圍內(nèi)的農(nóng)戶進(jìn)行分析，分東、中、西部地區(qū)分別構(gòu)建了包含33、31、32個指標(biāo)的評價指標(biāo)體系。并結(jié)合三個地區(qū)指標(biāo)體系的特點進(jìn)行了農(nóng)戶信用區(qū)域性差異分析，得到了造成農(nóng)戶信用地區(qū)差異的幾個主要原因：經(jīng)濟(jì)水平不同、發(fā)展政策不同、社會保障制度的差異、教育投資的區(qū)域不平衡、思想觀念的差異等。同時，對構(gòu)建的農(nóng)戶信用評價指標(biāo)體系與農(nóng)戶信貸特點、正規(guī)金融機(jī)構(gòu)現(xiàn)有的指標(biāo)體系以及金融界普遍認(rèn)可的5C準(zhǔn)則進(jìn)行了對比分析，證實本文構(gòu)建的農(nóng)戶信用評價指標(biāo)體系體現(xiàn)了中國農(nóng)戶的信用特點，可以補(bǔ)充正規(guī)金融機(jī)構(gòu)評價體系中存在的短板，同時也基本符合5C評價準(zhǔn)則。 （4）在構(gòu)建評價模型中，將數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中對于少量數(shù)據(jù)具有較好分類性能的支持向量機(jī)方法引入農(nóng)戶信用評價研究中。分別從違約判別、違約概率輸出、違約損失率預(yù)測這三個維度對三個地區(qū)的農(nóng)戶分別構(gòu)建了評價模型，通過“三維一體”分析得到了全面的農(nóng)戶信用水平評價。其中，對違約判別和違約概率輸出的研究中考慮到“違約”、“不違約”兩類樣本的錯判代價不同，選擇了代價敏感的支持向量分類模型，該模型可以有效降低兩類錯判概率，同時也提高了模型的整體正確率。通過對農(nóng)戶信用進(jìn)行全面的評價，可以給金融機(jī)構(gòu)審核農(nóng)戶貸款提供一個相對客觀的依據(jù)，從而有效降低涉農(nóng)貸款的不良貸款率、提高金融機(jī)構(gòu)涉農(nóng)貸款的信用風(fēng)險管理水平。 （5）通過農(nóng)戶信用評價指標(biāo)體系和評價模型的構(gòu)建，針對完善農(nóng)戶信用評價體系提出了：根據(jù)農(nóng)戶信用特點完善指標(biāo)選擇、結(jié)合區(qū)域特點分地區(qū)構(gòu)建指標(biāo)體系、三維一體客觀評價農(nóng)戶信用水平、健全農(nóng)戶信用信息共享傳遞機(jī)制、打造農(nóng)村信用文化環(huán)境及獎懲制度等建議。 以上研究成果，不僅在豐富中國農(nóng)戶信用評價理論上具有一定的參考意義，而且有利于提高涉農(nóng)信貸市場的信用風(fēng)險管理水平，推進(jìn)中國社會信用體系建設(shè)，降低涉農(nóng)正規(guī)金融機(jī)構(gòu)的不良貸款率，逐步解決農(nóng)戶貸款難問題。在促進(jìn)中國農(nóng)村信貸市場的進(jìn)一步發(fā)展方面具有一定的現(xiàn)實意義。
【關(guān)鍵詞】：相關(guān)分析 支持向量機(jī) 代價敏感 違約損失率 農(nóng)戶信用評價
【學(xué)位授予單位】：山西財經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：F832.43
【目錄】：

• 摘要6-9
• ABSTRACT9-18
• 第1章 引言18-41
• 1.1 研究背景和意義18-23
• 1.1.1 研究背景18-21
• 1.1.2 研究意義21-23
• 1.2 國內(nèi)外文獻(xiàn)綜述23-34
• 1.2.1 農(nóng)戶借貸行為研究23-26
• 1.2.2 農(nóng)戶信用評價指標(biāo)研究26-28
• 1.2.3 信用評價方法研究28-34
• 1.3 研究內(nèi)容與方法34-35
• 1.3.1 研究內(nèi)容34
• 1.3.2 研究方法34-35
• 1.4 主要工作和創(chuàng)新35-38
• 1.4.1 主要工作35-36
• 1.4.2 論文的創(chuàng)新點36-38
• 1.5 論文的基本框架38-41
• 第2章 農(nóng)戶信用評價理論41-55
• 2.1 基本概念41-47
• 2.1.1 信用41-42
• 2.1.2 農(nóng)戶42-43
• 2.1.3 農(nóng)戶信用43-44
• 2.1.4 信息不對稱44-47
• 2.2 信用評價理論47-53
• 2.2.1 古典信用評價47-48
• 2.2.2 信用評分方法48-49
• 2.2.3 農(nóng)戶信用評價的經(jīng)濟(jì)學(xué)分析49-53
• 2.3 農(nóng)戶信用評價框架53-54
• 2.4 本章小結(jié)54-55
• 第3章 農(nóng)戶信用評價指標(biāo)體系初建55-81
• 3.1 農(nóng)戶信用評價指標(biāo)體系設(shè)計的原則和思路56-58
• 3.2 新形勢下中國農(nóng)戶信用的新特點58-60
• 3.3 農(nóng)戶信用評價指標(biāo)的初選60-66
• 3.3.1 中國家庭金融調(diào)查數(shù)據(jù)介紹62-63
• 3.3.2 農(nóng)戶信用評價指標(biāo)說明63-66
• 3.4 農(nóng)戶信用評價指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化66-71
• 3.5 農(nóng)戶信用評價指標(biāo)的缺失值處理71-72
• 3.6 農(nóng)戶信用評價指標(biāo)體系的過濾及凈化72-80
• 3.6.1 基于最大信息系數(shù)的農(nóng)戶信用評價指標(biāo)過濾72-77
• 3.6.2 基于最大相關(guān)分析的農(nóng)戶信用評價指標(biāo)體系凈化77-80
• 3.7 本章小結(jié)80-81
• 第4章 農(nóng)戶信用評價指標(biāo)體系優(yōu)化81-106
• 4.1 支持向量機(jī)原理81-87
• 4.1.1 數(shù)據(jù)線性可分的情況82-84
• 4.1.2 數(shù)據(jù)近似線性可分的情況84-85
• 4.1.3 數(shù)據(jù)非線性可分的情況85-87
• 4.2 基于支持向量機(jī)原理的變量選擇87-90
• 4.2.1 模型集群分析原理88
• 4.2.2 間隔影響分析法原理88-90
• 4.3 基于支持向量機(jī)變量選擇的農(nóng)戶信用評價指標(biāo)體系優(yōu)化90-97
• 4.4 農(nóng)戶信用評價指標(biāo)體系合理性的判定97-98
• 4.5 農(nóng)戶信用評價指標(biāo)體系的對比分析98-105
• 4.5.1 農(nóng)戶信用評價指標(biāo)體系與農(nóng)戶信貸特點的對應(yīng)關(guān)系98-100
• 4.5.2 農(nóng)戶信用評價指標(biāo)體系與 5C信用評價準(zhǔn)則的對應(yīng)關(guān)系100-102
• 4.5.3 農(nóng)戶信用評價指標(biāo)體系與正規(guī)金融機(jī)構(gòu)指標(biāo)體系的對比102-104
• 4.5.4 最終建立的農(nóng)戶信用評價指標(biāo)體系的特色104-105
• 4.6 本章小結(jié)105-106
• 第5章 基于支持向量機(jī)的農(nóng)戶信用評價模型構(gòu)建106-133
• 5.1 基于支持向量分類模型的農(nóng)戶信貸違約判別模型106-116
• 5.1.1 代價敏感的支持向量分類模型原理106-108
• 5.1.2 懲罰系數(shù)選擇108-111
• 5.1.3 農(nóng)戶信貸違約判別的實證研究111-116
• 5.2 基于代價敏感支持向量分類模型的農(nóng)戶信貸違約概率計算模型116-122
• 5.2.1 支持向量機(jī)的概率輸出117-119
• 5.2.2 代價敏感支持向量分類模型的概率輸出119
• 5.2.3 農(nóng)戶信貸非違約概率計算的實證分析119-122
• 5.3 基于支持向量回歸的農(nóng)戶信貸違約損失率測算122-129
• 5.3.1 違約損失率122-123
• 5.3.2 支持向量回歸機(jī)123-126
• 5.3.3 基于ε-支持向量回歸機(jī)的農(nóng)戶信貸違約損失率預(yù)測126-129
• 5.4 評價結(jié)果分析129-131
• 5.5 本章小結(jié)131-133
• 第6章 完善農(nóng)戶信用評價體系的相關(guān)建議133-136
• 6.1 根據(jù)農(nóng)戶信用特點完善指標(biāo)選擇133
• 6.2 結(jié)合區(qū)域特點分地區(qū)構(gòu)建指標(biāo)體系133-134
• 6.3 三維一體客觀評價農(nóng)戶信用水平134
• 6.4 健全農(nóng)戶信用信息共享傳遞機(jī)制134-135
• 6.5 打造農(nóng)村信用文化環(huán)境及獎懲制度135
• 6.6 本章小結(jié)135-136
• 結(jié)論與展望136-140
• 1、結(jié)論136-138
• 2、展望138-140
• 參考文獻(xiàn)140-152
• 致謝152-153
• 攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表的論文和其它科研情況153-154

【參考文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：基于支持向量機(jī)的農(nóng)戶信用評價研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：343707