本文關鍵詞： 信用評估 魯棒 自適應 最小二乘支持向量機　出處：《中國管理科學》2010年05期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：消費者信用評估是金融風險管理和信用產(chǎn)業(yè)競爭的一個重要方面。信用評估數(shù)據(jù)中常帶有噪聲點,并且其類別是不均衡的。最小二乘支持向量機是一個被廣泛應用的分類模型,其模型簡單,求解速度快,但魯棒性差。本文提出了一個魯棒賦權(quán)自適應Lp最小二乘支持向量機模型,能夠適應信用評估樣本數(shù)據(jù)庫類別不均衡的特點,可以有效處理信用評估數(shù)據(jù)中帶有噪聲點的問題。在仿真數(shù)據(jù)和三個信用數(shù)據(jù)庫上的實證分析表明,本文所提出的模型具有較好的魯棒性和分類能力。
[Abstract]:Consumer credit assessment is an important aspect of financial risk management and credit industry competition. The least squares support vector machine (LS-SVM) is a widely used classification model, which is simple and fast. But the robustness is poor. This paper presents a robust weighted adaptive LP least squares support vector machine model, which can adapt to the credit evaluation sample database class imbalance characteristics. It can effectively deal with the problem of noise points in credit evaluation data. The empirical analysis on simulation data and three credit databases shows that the proposed model has good robustness and classification ability.
【作者單位】： 中國科學技術(shù)大學管理學院;中國科學院科技政策與管理科學研究所;中國科學院虛擬經(jīng)濟與數(shù)據(jù)科學研究中心;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(70531040,70621001,70921061)
【分類號】：F832.2;F224
【正文快照】： 1引言消費者信用風險評估,即評估與個人借貸相關的風險,是許多商業(yè)銀行所面臨的主要風險之一,也是統(tǒng)計、人工智能和概率模型應用的一個重要領域。消費者信用風險評估問題實質(zhì)上是一個分類問題,針對這個問題,研究人員提出了許多消費者信用評估的模型[1,2],包括金融專家方式、

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本文編號：1463387