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[期刊] 财会通讯  [作者] 张梦男  
上市公司作为市场经济重要组成部分,其信用评价研究逐渐受到人们重视,本文利用数据挖掘中支持向量机算法提出上市公司信用综合评价方法,并利用此方法结合上海证券交易所上市公司数据进行实证分析,结果表明:该方法能够很好地量化企业信用,通过实证分析发现上市公司信用状况不仅与公司规模、公司性质(国有或者民营)、所属行业有关,同时与产品及服务领域有着密切的关系。
[期刊] 财会通讯  [作者] 张梦男  
上市公司作为市场经济重要组成部分,其信用评价研究逐渐受到人们重视,本文利用数据挖掘中支持向量机算法提出上市公司信用综合评价方法,并利用此方法结合上海证券交易所上市公司数据进行实证分析,结果表明:该方法能够很好地量化企业信用,通过实证分析发现上市公司信用状况不仅与公司规模、公司性质(国有或者民营)、所属行业有关,同时与产品及服务领域有着密切的关系。
[期刊] 统计与决策  [作者] 唐建荣  谭春晖  
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。
[期刊] 管理评论  [作者] 韩立岩  宋晓东  姚伟龙  
针对上市公司财务困境判别研究的不足,本文构建了财务困境判别的双隶属模糊支持向量机模型,使每个训练样本依双隶属度同时隶属于两个类别;考虑到财务困境判别研究中两类样本非平衡的问题,本文构建了一种基于非平衡数据的改进支持向量机模型。实证结果表明,与已有的支持向量机模型相比,本文构建的改进支持向量机模型在对上市公司财务困境进行判别时精度更高,具有良好的应用价值。
[期刊] 现代管理科学  [作者] 肖智  李星  
文章采用支持向量机(SVM)来处理上市公司财务数据,与传统的方法相比较,有较好的范化能力,避免了传统方法的不足,能较客观的对上市公司财务困境进行预测。事实证明本模型是有效的,能为投资人和债权人的决策提供有力的支持。
[期刊] 统计与决策  [作者] 阎娟娟  孙红梅  刘金花  
针对常用的上市公司财务危机预警模型的不足,提出了一种基于支持向量机方法的上市公司财务危机预警模型。支持向量机具有全局收敛性和良好的推广能力,因此基于这种技术的新模型具有良好的实用性。本文采用上市公司的财务报表数据进行实证分析,并与BP神经网络模型进行了比较。结果表明,无论在分类能力和预测能力上,本模型的精度都高于神经网络模型。
[期刊] 税务研究  [作者] 程鑫  
税收征管过程中纳税申报信息的真实性至关重要。本文针对纳税申报信息真实性难以识别问题,通过构建纳税申报信息真实性识别模型,依据税收管理中真实信息错判与造假信息错判带来的损失差异,选取代价敏感的支持向量机理论进行建模,有效降低造假信息未识别的错误率,并通过实证检验构建准确率和两类错判率均优于常规分类方法的优化模型,为税收管理工作提供科学有效的理论支撑与应用参考。
[期刊] 现代管理科学  [作者] 张能福  蒋正权  
公司信用评级分析吸引了众多科研文献对其进行科学研究。近来的研究也表明,相对于传统的统计方法,支持向量机方法在信用评级分析中有着更好的表现。文章就引入了这一相对较新的机器学习技术——支持向量机,来研讨信用评级问题。最后通过实证分析,说明了这一方法的可行性。
[期刊] 云南财经大学学报(社会科学版)  [作者] 陈伟  王业球  
中小企业在我国国民经济和社会发展中处于重要的战略地位,但中小企业长期以来一直面临着融资困境,若能建立一套适用中小企业特点的信用评级方法,将在很大程度上解决银企之间的信息不对称问题,从而缓解其融资困境。因此我们致力于中小企业信用评级指标体系的选取和技术路线的优化,通过选用一种小样本学习理论支持向量机(SVM)方法对中小企业信用状况进行评估,形成较为先进的中小企业信用评级方法,并通过实证分析并与BP神经网络进行比较,证明了该方法的有效性。
[期刊] 运筹与管理  [作者] 吴冲  王萤  郭英见  
随着我国经济的快速发展,个人信贷业务扩大,给银行带来收益的同时必然存在风险,针对传统个人信用评估方法的不足,鉴于支持向量机具有全局收敛性和良好的推广能力,本文将这种方法应用到信用评估中,利用支持向量机的方法对个人信用进行实证评估,并与K最近邻模型方法进行比较,得出了该方法的可行性和优越性,为银行建立一套完善的评估体系提供依据。
[期刊] 软科学  [作者] 胡海青  张琅  张道宏  陈亮  
研究了在供应链金融模式下的信用风险评估,提出了综合考虑核心企业资信状况及供应链关系状况的信用风险评估指标体系,运用机器学习的方法支持向量机(SVM)建立信用风险评估模型。通过与用主成分分析和Logistic回归方法建立的信用风险评估模型进行实证结果对比,证实了基于SVM的信用风险评估体系更具有效性和优越性。
[期刊] 征信  [作者] 张振敏  李翠  程志超  
随着小微企业在国家发展战略中的重要地位日益显现,小微企业信用评价问题受到广泛关注。基于这一背景,借鉴国内外信用评价技术,综合考虑小微企业开展信用评价的科学性和可实现性,构建包含小微企业所有者特征、小微企业特征和行业特征的3个一级指标、12个二级指标的信用评价指标体系。在此基础上,运用支持向量机方法,构建信用分类模型并对某商业银行数据进行验证,结果表明:该模型分类准确性高、性能良好,可为金融机构科学、有效开展小微企业信用评级提供可靠方法。
[期刊] 中国农业大学学报  [作者] 冯一宁  邵元海  陈静  王来生  邓乃扬  
针对我国现有信用风险预警模型普遍以单一企业为样本,无法反映集团信用风险状况的问题,采用支持向量机算法,建立了企业集团信用风险预警指标体系,利用全国大额贷款和授信企业集团客户样本数据进行训练,提出了基于支持向量机的集团信用风险预警模型。理论分析及预警数值试验结果表明:基于支持向量机的集团信用风险预警模型与传统的基于逻辑回归算法预警模型相比,具有更好的泛化能力;在相同预警敏感水平下,采用前者预警的假负率为16.67%,与后者的23.45%相比具有更高的预警精度。基于支持向量机的集团信用风险预警模型可较好的应用于企业集团信用风险预警领域中。
[期刊] 统计与决策  [作者] 张玉才  宋新平  罗瑜  
文章首先比较了支持向量机与传统分类方法在银行客户信用评估中的效果,结果表明支持向量机更适于目前中国商业银行对个人信用的评价;其次引入模糊支持向量机处理银行客户信用样本中的不平衡问题。实证结果显示,带有模糊关系的支持向量机方法能够减小训练数据类别大小差异对决策机器造成的影响,有效地提高了信用评估的精度。
[期刊] 工业工程  [作者] 宋晓东  韩立岩  
构建了中小企业信用评价的双隶属模糊支持向量机模型(DFSVM),使每个训练样本依双隶属度同时隶属于两个信用类别,并通过粗糙集的属性约简方法确定支持向量机的最优输入指标组合。考虑到银行对于信用风险的厌恶,在模型的训练阶段对样本进行了"非对称"处理。实证结果表明,与传统的判别分析方法相比,建立的企业信用判别模型精度更高,调整后的模型可以进一步降低银行的信用风险。
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