【摘要】：研究了在供應(yīng)鏈金融模式下的信用風(fēng)險評估,提出了綜合考慮核心企業(yè)資信狀況及供應(yīng)鏈關(guān)系狀況的信用風(fēng)險評估指標(biāo)體系,運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法支持向量機(jī)(SVM)建立信用風(fēng)險評估模型。通過與用主成分分析和Logistic回歸方法建立的信用風(fēng)險評估模型進(jìn)行實(shí)證結(jié)果對比,證實(shí)了基于SVM的信用風(fēng)險評估體系更具有效性和優(yōu)越性。
[Abstract]:This paper studies the credit risk assessment under the supply chain finance model, and puts forward a credit risk evaluation index system that considers the credit status of the core enterprise and the supply chain relationship. The credit risk assessment model is established by using machine learning method, support vector machine (SVM). By comparing with the credit risk assessment model established by principal component analysis and Logistic regression, it is proved that the credit risk assessment system based on SVM is more effective and superior.
【作者單位】： 西安理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院;中國建設(shè)銀行陜西分行;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(70972053) 陜西省重點(diǎn)學(xué)科建設(shè)專項(xiàng)資金項(xiàng)目(107-00X902) 陜西省科技廳軟科學(xué)研究計劃項(xiàng)目(2008KR23) 西安市科技局軟科學(xué)研究項(xiàng)目(SF08017)
【分類號】：F274;F830

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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10 鄭sハ，

本文編號：2400506