AdaBoost集成SVM的供应链金融信用风险评估

• 作者: 胡莲
• 来源期刊: 征信
• 学科: 经济
• 关键词: 供应链金融 信用风险评估 支持向量机 AdaBoost
• 年，卷（期）: 2014,（11）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 19-22
• 页数: 4页
• 分类号: F832|F270
• 字数: 3501字
• 语种: 中文

摘要

为了实现供应链金融信用风险的科学定量管理,建立了一种AdaBoost集成的支持向量机(SVM)算法.该方法首先采用SVM方法对信用风险数据进行分类学习,建立基学习器;接着通过AdaBoost集成算法对基学习器迭代训练,生成最终的供应链金融信用风险评估模型.实证结果表明,AdaBoost集成SVM分类器较模糊积分SVM集成等方法具有更高的分类准确率,因此该模型具有很好的应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡莲	上海金融学院信息管理学院	22	55	5.0	7.0