基于支持向量机的上市公司信用风险评估研究
2010-05-30分类号:F272;F203;F224
【部门】江南大学商学院
【摘要】文章运用一种基于小样本学习的支持向量机(SVM)方法构建信用风险模型进而应用于我国上市公司信用风险评估。实证分析的结果表明:支持向量机在信用风险评估中比多元判别分析(MDA)方法更为准确和有效;研究结果为银行、投资者有效判别信用风险提供了理论依据。
【关键词】信用风险 多元判别分析 支持向量机
【基金】国家社会科学基金资助项目(08BYJ060);; 江苏省哲学社会科学基金课题重点项目(06JSAYJ004)
【所属期刊栏目】统计与决策
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