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[期刊] 审计与经济研究
[作者]
肖斌卿 柏 巍 姚 瑶 李心丹
构建并优化小微企业信用评估技术已经成为商业银行开展小微业务必然选择。基于小微企业内在特征，设计以小微企业现金流信息为违约触发机制的小微企业信用评估指标体系，构建最小二乘支持向量机模型（ＬＳＳＶＭ），运用某国有控股银行的小微企业贷款微观数据证实该模型能够相对提高预测精确度和稳定性。应用ＬＳＳＶＭ构建的小微企业信用评估指标体系以及评估模型有助于提升银行对小微企业的了解程度和小微业务风险管理能力，减轻信息不对称，在一定程度能够化解供给型信贷配给导致的小微企业融资难问题。
[期刊] 审计与经济研究
[作者]
肖斌卿 柏巍 姚瑶 李心丹
构建并优化小微企业信用评估技术已经成为商业银行开展小微业务必然选择。基于小微企业内在特征，设计以小微企业现金流信息为违约触发机制的小微企业信用评估指标体系，构建最小二乘支持向量机模型（ＬＳＳＶＭ），运用某国有控股银行的小微企业贷款微观数据证实该模型能够相对提高预测精确度和稳定性。应用ＬＳＳＶＭ构建的小微企业信用评估指标体系以及评估模型有助于提升银行对小微企业的了解程度和小微业务风险管理能力，减轻信息不对称，在一定程度能够化解供给型信贷配给导致的小微企业融资难问题。
[期刊] 统计研究
[作者]
钟波,肖智 ,刘朝林,陈玲
In this paper, a new method based on LS-SVM (Least Squares Support Vector Machines) is presented to deal with credit assessment in commercial banks for solving the problem of inadequate samples of the financial data,which usually happended in most banks in China.On the basis of SLT(Statistical Learning Theory),this approach with methodology of SRM (Structural Risk Minimization)will overcome the shortcomings of traditional credit assessment models,such as over fitting and local optimization,and,by using kernel functions in model,it will effectively solve the problems of linear inseparability and selecting parameters of model.The approach has some good properties including a generalization ability and global optimization in terms of sample processing.It is a new way for the credit assessment on the condition of small samples from bank data.The feasibility,effectiveness and practicability of presented approach was verified by experiments.
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘险峰 郭志钢 朱小梅
文章介绍了最小二乘支持向量机及遗传算法的原理,利用遗传算法优化参数后的最小二乘支持向量机建立四川省天然气消费量的时间序列预测模型。并利用两个性能指标将其与BP神经网络模型进行了对比,结果表明,在样本有限保证一定精度的情况下,遗传算法优化参数后的最小二乘支持向量机模型的范化能力较强,能够利用该模型对四川省天然气消费量进行预测,并在最后利用该模型预测2007~2009年四川省天然气消费量。
[期刊] 旅游学刊
[作者]
余向洋 胡善风 朱国兴 李德明
受到季节性、外部冲击和经济周期等因素作用的景区客流波动幅度大,其预测一直是旅游学研究中的难题,尤其是中长期预测。文章采用当前使用极为广泛的最小二乘支持向量机方法(least squares support vector machines,LS-SVM)对黄山风景区客流月度数据(1987年1月～2010年12月)进行了2年时间尺度的预测,结果表明:采用LS-SVM方法进行景区客流中期预测,其预测的各项性能指标均明显优于BP神经网络(Back Propagation Neural Network)、X-12-
[期刊] 物流技术
[作者]
梁碧婵
指出利用图像识别的技术对配送货物的编号进行识别是一种有效的方法,它不仅实现简单,而且成本较低,是一种能够实现RFID功能的低成本方法,并将最小二乘支撑向量机(Least Square Support Vector Machine,LSSVM)用于货物的编号自动识别。通过实验验证了其有效性。
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
段丽君 田浩 韩屏
针对超磁致伸缩材料(GMM)的强非线性特征,提出了一种新的超磁致伸缩驱动器(GMA)实验系统及其数据驱动建模方法.实验中的测量数据取自光栅传感器,采用数据驱动原理,基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)实现了GMA的非线性建模.对模型性能进行了实验评估,预测了GMM棒的动态特性,并讨论了驱动电压对输出特性的影响.实验结果显示,该模型能较好地预测GMA的制动输出,预测误差在0.05%以内.
[期刊] 运筹与管理
[作者]
赵冠华
为了提高财务困境预测的正确率,减少模型的训练样本数和训练时间,在传统支持向量机(SVM)预测模型的基础上,将遗传算法、信息熵和缩减记忆算法应用于最小二乘支持向量机(LS-SVM),提出了一种基于遗传算法和信息熵的缩减记忆式最小二乘支持向量机预测模型。并独立推导出了适合财务困境预测这一离散序列的熵以及支持向量机核函数的表达式,同时,给出了这一改进模型的实现步骤。实验结果表明,该模型无论是预测正确率,还是训练样本的数量和训练时间,都显著优于最小二乘支持向量机以及传统支持向量机模型。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
赵冠华
为了提高财务困境预测的正确率,改善模型预测的效果,将邻域粗糙集和遗传算法应用于对偶约束式最小二乘支持向量机,提出了一种基于邻域粗糙集属性约简的对偶约束式最小二乘支持向量机预测模型。同时,给出了这一改进模型的实现步骤。实证结果表明,通过邻域粗糙集指标预处理和遗传算法参数优化后,不但提高了模型预测的正确率,还降低了模型运行的时间,证实了该模型应用于财务困境预测是有效的。
[期刊] 征信
[作者]
夏晗
小微企业信用风险评估体系的不完善导致小微企业融资难和贷款违约率高等问题。设计包括企业特质、企业财务指标、企业主特质和贷款方式在内的小微企业信用风险评价指标体系,利用具有小样本学习优势的模糊积分支持向量机回归集成方法,构建小微企业信用风险度评估模型,并将此模型与支持向量机、神经网络等模型对比。实证结果表明该模型具有较高的精度和效率,证实了模型的可行性和优越性,为小微企业信用风险评估系统的构建提供了依据。
[期刊] 财会通讯
[作者]
梁卓 徐荣贞
近年来，工行、建行等多家银行以及阿里巴巴等电商借助网络技术实现传统信贷业务与电子商务的有效结合，着力发展网络融资平台，较好地缓解了小微企业的融资难题。同时，由此引发的网络融资信用风险评估问题不容忽视。本文针对小微企业，构建基于网络融资的企业信用评估指标体系，以便对其信用风险进行评估与防范。
关键词：
小微企业 网络融资 信用风险评估
[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] 征信
[作者]
陈小梅
基于大数据的小微企业信用评级体系具有数据优势、成本优势和效率优势,互联网金融企业、第三方评级机构及传统商业银行纷纷开展了相关实践和探索。但目前基于大数据的小微企业信用评级体系仍不完善,应加强对小微企业信用数据的管理,完善基于大数据的小微企业信用评级指标体系和信用评级监管体系,以促进基于大数据的小微企业信用评级体系的构建。
关键词：
大数据 小微企业 信用评级体系
[期刊] 征信
[作者]
张目 许素娟
针对Bagging算法下基于模糊积分的SVM集成方法在企业信用评估应用中存在的不足，提出一种基于改进模糊密度-Choquet模糊积分SVM集成的企业信用评估模型。该模型借鉴Boosting算法“注重”错分样本的基本思想，考虑SVM基分类器的总体错分程度，重新定义SVM基分类器的模糊密度，实现对模糊密度的改进；在此基础上，采用Choquet模糊积分作为SVM基分类器的结合方法，从而将基于Choquet模糊积分的SVM集成方法引入到企业信用评估中。实证结果表明，与传统方法相比，该模型的预测准确率更高，第一类错误率和第二类错误率更低；精确率、召回率、F1值和Macro-F1值等分类性能指标也明显占优，说明了该模型的可行性和有效性。
[期刊] 金融发展研究
[作者]
孟杰 李田 苑泽明
本文在文献调研和问卷调查的基础上,构建中小企业信用风险评价指标体系,并以A股非金融上市公司中的中小企业为研究对象,通过SVM构建信用风险评估模型。将逐级优化递减欠采样方法 (ODR)和边界自适应合成抽样方法 (BADASYN)与SVM相结合,构建ODR-BADASYN-SVM模型评估中小企业信用风险,以克服样本不平衡性对模型性能的影响。研究结果表明,改进后的SVM模型在中小企业信用风险评估中具有较高的稳定性及预测能力。
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