發(fā)布時(shí)間：2018-01-22 17:57

  本文關(guān)鍵詞： 供應(yīng)鏈金融 中小企業(yè) 信用風(fēng)險(xiǎn) LSSVM　出處：《統(tǒng)計(jì)與決策》2013年17期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：基于最小二乘支持向量機(jī),從供應(yīng)鏈金融的視角,設(shè)計(jì)了中小企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系,在闡釋最小二乘支持向量機(jī)基本原理的基礎(chǔ)上,分析了最小二乘支持向量機(jī)模型與傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型相比在信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方面的優(yōu)勢(shì),選擇通過(guò)構(gòu)造最小二乘支持向量機(jī)模型以幫助商業(yè)銀行對(duì)中小企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行貸前評(píng)估。
[Abstract]:Based on least squares support vector machine (LS-SVM) and from the perspective of supply chain finance, this paper designs the credit risk evaluation index system of SMEs, and explains the basic principle of LS-SVM. The advantages of least square support vector machine (LS-SVM) model and traditional risk assessment model (BP) in credit risk assessment are analyzed. We choose to construct the least square support vector machine (LS-SVM) model to help commercial banks to evaluate the credit risk of SMEs before credit.
【作者單位】： 西安交通大學(xué)經(jīng)濟(jì)與金融學(xué)院;
【分類號(hào)】：F832;F276.3;F224
【正文快照】： 0引言由于供應(yīng)鏈金融具有很強(qiáng)的融資優(yōu)勢(shì)因而在全國(guó)范圍內(nèi)迅速推廣發(fā)展,其特點(diǎn)是能夠?qū)①Y金引導(dǎo)流向供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)中相對(duì)弱勢(shì)的中小企業(yè)[1],即供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)中除核心企業(yè)外的中小配套企業(yè),能有效解決中小企業(yè)融資難問(wèn)題,而且可以在一定程度上保持供應(yīng)鏈相對(duì)平衡。使商業(yè)銀行將核心企

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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5 鄭sハ，

本文編號(hào)：1455358