企业集团信用风险评估SVM集成分类器的构建与应用
2013-11-25分类号：F832.33;F830.49;F224
【部门】电子科技大学经济与管理学院 云南师范大学数学学院
【摘要】将AdaBoost算法与支持向量机(SVM)相结合,建立了SVM集成分类器,并将之应用于商业银行的企业集团信用风险评估中。实证检验结果表明:SVM集成分类器较单一的SVM方法具有更高的分类准确率。
【关键词】企业集团 信用风险 信用评估 支持向量机
【基金】国家自然科学基金项目“企业集团内关联信用风险的传染机理与演化特征研究”(70971015);国家自然科学基金项目“关联信用风险演化结构与传染机理研究”(701271043);; 云南师范大学“十二五”学科建设项目
【所属期刊栏目】技术经济
文献传递
