本文關(guān)鍵詞：基于支持向量機的農(nóng)業(yè)銀行“三農(nóng)”貸款風險等級預(yù)測研究

  更多相關(guān)文章： “三農(nóng)”貸款 貸款風險 支持向量機 分類預(yù)測

【摘要】：我國是一個農(nóng)業(yè)大國,“三農(nóng)”問題一直是關(guān)系我國經(jīng)濟進步和社會穩(wěn)定的大事。但是我國農(nóng)村經(jīng)濟水平低下,農(nóng)民文化素質(zhì)嚴重不足,導(dǎo)致我國農(nóng)業(yè)發(fā)展的規(guī)�；�、現(xiàn)代化水平遠跟不上時代發(fā)展的需要。“三農(nóng)”貸款是政府和金融機構(gòu)合力推出的一項有助于“三農(nóng)”發(fā)展的惠農(nóng)政策,能在一定程度上推動農(nóng)業(yè)的規(guī)�；�、產(chǎn)業(yè)化發(fā)展。然而,由于我國貸款農(nóng)戶抗風險能力嚴重不足,導(dǎo)致不良信用貸款現(xiàn)象頻發(fā),以至于金融機構(gòu)在放貸過程中過于謹慎,導(dǎo)致“三農(nóng)”貸款資金分配不合理和放貸不及時,這些反過來又制約農(nóng)戶的還款能力,從而使“三農(nóng)”貸款限入僵局。為使在“三農(nóng)”貸款過程中農(nóng)戶和貸款銀行達到雙贏局面,促進“三農(nóng)”貸款的可持續(xù)發(fā)展,本文通過對長沙市某中國農(nóng)業(yè)銀行的“三農(nóng)”貸款數(shù)據(jù)資料進行統(tǒng)計分析,先利用相關(guān)分析法和主成分分析法對預(yù)測數(shù)據(jù)進行自變量篩選,再基于機器學(xué)習方法支持向量機先后建立了“三農(nóng)”貸款客戶二分類模型和“三農(nóng)”貸款五級風險等級預(yù)測模型。從長沙市某中國農(nóng)業(yè)銀行隨機抽取500個“三農(nóng)”貸款客戶的資料對本文建立的模型進行有效性驗證,發(fā)現(xiàn)基于支持向量機的“三農(nóng)”貸款客戶二分類模型的分類精度略高于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類精度,基于支持向量機的“三農(nóng)”貸款五級風險等級預(yù)測模型的精度明顯高于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類精度,說明了本文模型的預(yù)測精度更高,穩(wěn)定性更好,且支持向量機的訓(xùn)練時間更短,效率更高。本文研究對于“三農(nóng)”貸款的可持續(xù)發(fā)展具有重大意義。
【關(guān)鍵詞】：“三農(nóng)”貸款 貸款風險 支持向量機 分類預(yù)測
【學(xué)位授予單位】：湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：F832.43
【目錄】：

• 摘要4-5
• abstract5-8
• 第1章 緒論8-15
• 1.1 研究背景和意義8-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-13
• 1.2.1 國外“三農(nóng)”貸款概述10
• 1.2.2 國內(nèi)“三農(nóng)”貸款概述10-12
• 1.2.3 “三農(nóng)”貸款風險分類預(yù)測研究概述12-13
• 1.3 研究內(nèi)容及論文結(jié)構(gòu)安排13-14
• 1.4 技術(shù)路線14-15
• 第2章 “三農(nóng)”貸款風險和支持向量機介紹15-21
• 2.1 “三農(nóng)”貸款風險15-16
• 2.1.1 “三農(nóng)”貸款的含義15
• 2.1.2 “三農(nóng)”貸款風險的定義15-16
• 2.1.3 “三農(nóng)”貸款風險的分級16
• 2.2 支持向量機16-20
• 2.2.1 支持向量機起源16-17
• 2.2.2 支持向量機理論基礎(chǔ)17-18
• 2.2.3 支持向量機實現(xiàn)步驟18-20
• 2.3 本章小結(jié)20-21
• 第3章 基于支持向量機的“三農(nóng)”貸款客戶二分類21-31
• 3.1 引言21-22
• 3.2 數(shù)據(jù)來源22
• 3.3 建模分類預(yù)測22-28
• 3.3.1 自變量標準化處理22-23
• 3.3.2 自變量篩選23-26
• 3.3.3 SVM預(yù)測26-28
• 3.4 對比方法與結(jié)果分析28-30
• 3.4.1 對比方法28-29
• 3.4.2 結(jié)果分析29-30
• 3.5 本章小結(jié)30-31
• 第4章 基于支持向量機的“三農(nóng)”貸款風險五級分類預(yù)測31-37
• 4.1 引言31-32
• 4.2 數(shù)據(jù)來源32
• 4.3 自變量篩選32-33
• 4.3.1 相關(guān)分析法32
• 4.3.2 主成分分析法32-33
• 4.4 SVM預(yù)測33-34
• 4.5 對比方法與結(jié)果分析34-35
• 4.5.1 對比方法34
• 4.5.2 結(jié)果分析34-35
• 4.6 本章小結(jié)35-37
• 第5章 總結(jié)與展望37-39
• 5.1 總結(jié)37-38
• 5.2 展望38-39
• 參考文獻39-43
• 致謝43-44
• 作者簡歷44

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本文編號：570981