基于粗糙集和支持向量机的商业银行信用风险评估模型

• 作者: 陈珊珊
• 来源期刊: 价值工程
• 学科: 经济
• 关键词: 信用风险评估 粗糙集(RS) 支持向量机(SVM)
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 所属期刊栏目: 综合
• 页码范围: 1-4
• 页数: 4页
• 分类号: F830.33
• 字数: 4951字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-4311.2008.05.001

摘要

结合粗糙集理论的属性约简和支持向量机(SVM)的分类机理,提出一种数据分类的混合算法;建立了基于此算法的商业银行信用风险评估模型.模型以粗糙集属性约简作为预处理器,删除冗余属性和冲突对象,但不损失有效信息;然后基于SVM进行分类建模和预测.实证表明,创建的模型分类性能良好,降低SVM分类过程的复杂度,一定程度上避免了训练模型的过拟合现象.通过与SVM和神经网络模型的比较,证实该方法用于信用风险评估的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈珊珊	东南大学经济管理学院	2	36	2.0	2.0