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《用支持向量机_svm_构建企业破产预测模型_杨毓》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、,《巧年第期总第期小扮研忆用支持向量机构建企业破产预测模型杨毓蒙肖莲华中科技大学,,江苏南京湖北武汉南京理工大学为摘要本文考察支持向量机在商业银行构建企业破产。,预测模型中的作用由于能够使用小样本捕获特征空间的几何特征并抽取出最优解,因此对于企业破产预测问题使用方法构建的分类机的性能比倒传递神经网络模型。方法构建的分类机的性能要好本文同时考察了取不同参数值时模型性能的变。,,。,化此外本文考察和总结了与
2、相比算法的几个优越点研究结果表明当训练,集的规模变小时的精确性和推广性能优于关健词企业破产预测支持向量机商业银行中圈分类号文献标识码文章编号一【《场一《场一、一引言长期以来,在学术研究和银行管理领域,信用风险评估与管理模型的开发一直被认。为是一个重要的和值得深人研究的热门课题因为信用风险评估与管理不仅对商业银,行的贷款决策有显著的影响作用而且对商业银行的收益率乃至生存竞争也有十分显著。,、的影响作用因此商业银行需要切实做好开发内部模型科学评估和测量金融风险的管。,,,理工作但是由于决策失误的风险水平高对
3、金融机构而言金融风险评估领域的决。,策制定是非常重要但又很困难的任务为了有效管理金融风险暴露商业银行对复杂决策支持系统存在着强烈的、迫切的需求,这一复杂决策支持系统可由测量、监控、管理和控制财务风险、操作风险以及效率的分析工具来予以支持。商、小商务贷款和大中型商务贷业银行的信用风险评估与管理包括对个人消费贷款。、款的信用风险评估与管理由于这几种情形所涉及的信用决策的复杂程度难度和频率以拓一一收稿日期一,,,作者简介杨毓男河南人华中科技大学管理学院博士生一,,,。蒙肖莲女南京理工大学经管学院教师博士“国家自然科学基金资助项目基金项目
4、企业客户关系管理中服务机理与支持平台的研”。究今扮研铂总第期,。不同所使用的评估方法是不一样的商业银行通常使用内部信用分数模型考察潜在的消费贷款,和小商务贷款的信用风险通过评估一个申请人的借款申请确定他是否有偿还,能力为银行提供一个及时评估授信量风险的方法使用内部评级模型考察大中型商务,其中,贷款的信用风险企业破产预测模型能够为银行内部信用评级系统提供分类基础。,是内部信用评级系统的关键部分以这些模型为武器定量化的风险评估与管理系统能,够为金融机构提供有关客户和企业潜在商务失败的早期预警信号玩,,,’一‘。
5、肠衅《兀旧。以〕〕,,,早期的破产预测研究使用统计技术如多重判别分析一、,,【’〕回归分析。!’和分析仁‘等方法构。,,建破产预测模型最近大量的研究表明人工智能如神经网络成为研究和解决。,,,分类问题的可选择方法特别地在大量的研究文献中因为预测力比其它的模型要好。倒传递神经网络模型是用得最多的,尽管大量的理论和实证研究报告了在分类研究中的有用性在构建破产预测模,。,型时这一模型方法存在着几个限制首先的各层次
6、存在大量的控制参数和处理,、、因素包括愉人变量隐藏层次数量学习率等在内的控制参数的选择完全依赖于研究者,,一’“,的经验或知识肠〔〕其次计算突触权重的梯度下降搜索,过程可能收敛于对训练样本拟合得很好的一个局部最小解寻求最小化训练误差的,实验风险最小化原则并不能保证好的推广性能最后模型要求大量的训练数据以,,。估计输人模式的分布由于它们的过度拟合本质它们在推广预测结果方面存在困难,本文考察支持向量机方法在商业银行构建企业破产。预测模型和挖掘潜在数据模式中的功效分类方
7、法在可能的空间中发现超平面并,。最大化超平面到数据点之间的距离这等同于解一个二次最优化问题严格凸问题。、的解是唯一和全局的通过实施已知有很高推广性能的数据驱动的结构风险最小。化原则构建分类机由于不需要从训练样本中导出网络的权重却能捕获特,。征空间的几何特性它能够用小容量的训练数据集导出最优解,,因为分类函数的复杂性随着支持向量数量的增加而增加因此需要在减少训练误。,差和增加过度拟合数据的风险之间进行权衡构造此外由于选择恰当的参数值对,于的性能起着重要作用同时确定勺
