【摘要】：個人信用評估問題是風(fēng)險管理的重要組成部分,隨著社會的發(fā)展,個人信用評估問題已經(jīng)得到了廣泛的重視和應(yīng)用。它可以被轉(zhuǎn)化成一個兩分類問題,解決兩分類問題常用的方法有很多,例如：回歸算法、近鄰算法、遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機等。其中,支持向量機已經(jīng)成為個人信用評估方法的研究熱點。本文對支持向量機進行推廣,得到了處理矩陣數(shù)據(jù)分類的支持矩陣機方法。為了能解決非線性分類問題,本文又引用了矩陣數(shù)據(jù)核函數(shù),然后將矩陣數(shù)據(jù)核函數(shù)和支持矩陣機進行組合,就得到了處理個人信用評估的新方法。本文的研究內(nèi)容及結(jié)果：(1)簡單敘述了分類問題以及支持向量機理論。(2)傳統(tǒng)的個人信用評估數(shù)據(jù)都是向量型數(shù)據(jù),而這種向量型數(shù)據(jù)有兩大不足：一是丟失指標(biāo)之間的關(guān)系信息；二是不具有時間動態(tài)性,這兩點不足都會極大的影響最終的信用評估結(jié)果。(3)針對向量型數(shù)據(jù)的不足,我們提出了個人信用評估的矩陣型數(shù)據(jù),并且給出了構(gòu)造矩陣型數(shù)據(jù)的兩種方法,當(dāng)然這兩種方法也不是完滿的,我們還對這兩種方法做了分析和比較,給出了各自的優(yōu)缺點和適用的信用評估問題。(4)對我們提出的加核支持矩陣機方法,在國外信用評估數(shù)據(jù)集German、 Australian和國內(nèi)住房貸款信用數(shù)據(jù)集上進行試驗,結(jié)果證明我們的優(yōu)化方法的有效性。
[Abstract]:Personal credit assessment is an important part of risk management. With the development of society, personal credit evaluation has been widely paid attention to and applied. It can be transformed into a two-classification problem. There are many common methods to solve the two-classification problem, such as regression algorithm, nearest neighbor algorithm, genetic algorithm, neural network and support vector machine. Among them, support vector machine (SVM) has become the focus of personal credit evaluation. In this paper, the support vector machine (SVM) is generalized and the support matrix machine (SVM) method is proposed to deal with the classification of matrix data. In order to solve the nonlinear classification problem, a new method of dealing with personal credit evaluation is obtained by combining the matrix data kernel function with the support matrix machine. The main contents and results of this paper are as follows: (1) the classification problem and the support vector machine theory are briefly described. (2) the traditional personal credit evaluation data are vector data. But this kind of vector type data has two big shortcomings: one is to lose the relation information between the index; Second, there is no time dynamic, and these two shortcomings will greatly affect the final credit evaluation results. (3) aiming at the shortage of vector data, we propose the matrix data of personal credit evaluation. And two methods of constructing matrix data are given. Of course, these two methods are not perfect, and we also analyze and compare the two methods. The advantages and disadvantages of each method and the applicable credit evaluation problems are given. (4) We test the credit evaluation data set (German, Australian) and the domestic housing loan credit data set (German, Australian), which are proposed by us. The results show that our optimization method is effective.
【學(xué)位授予單位】：首都經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：F832.4

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本文編號：2368639