基于多目标规划和支持向量机的企业信用评估模型
2009-04-28分类号:F270;F224
【部门】电子科技大学经济与管理学院 贵州财经学院金融学院
【摘要】针对两类样本企业信用状况的重叠问题,提出一种基于多目标规划和支持向量机(SVM)的企业信用评估模型。基于TOPSIS法,分别以"正常企业"样本逼近理想点、"违约企业"样本逼近负理想点为目标,构建多目标规划模型;运用实码加速遗传算法求解得出指标综合权重,通过构造加权样本,减少两类样本企业信用状况的重叠,可在一定程度上提高SVM的预测精度。应用实例证明了该模型的可行性和有效性。
【关键词】信用风险 信用风险评估 多目标规划 加权样本 支持向量机
【基金】国家自然科学基金资助项目(70671017);; 贵州省教育厅高校人文社会科学研究项目(2008-12)
【所属期刊栏目】中国软科学
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