本文關(guān)鍵詞：中小企業(yè)信貸風(fēng)險評估系統(tǒng)的研究與應(yīng)用，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：中小企業(yè)對促進國民經(jīng)濟的增長發(fā)揮著越來越大的作用,近幾年來國家也出臺了一系列政策,鼓勵和引導(dǎo)銀行機構(gòu)對中小企業(yè)的信貸支持力度,保證中小企業(yè)的平穩(wěn)發(fā)展。然而,銀行在給中小企業(yè)提供貸款的同時也面臨著貸款無法收回的風(fēng)險,如何評估和控制信貸風(fēng)險成為銀行迫切需要解決的問題。本文在深入研究風(fēng)險評估、粗糙集和支持向量機等相關(guān)理論的基礎(chǔ)上,針對我國中小企業(yè)信貸風(fēng)險評估過程中評估指標過多、樣本量較小,非線性分類等問題,結(jié)合實際中的企業(yè)信貸風(fēng)險評估體系,提出了基于粗糙集和支持向量機的中小企業(yè)信貸風(fēng)險評估模型,來簡化評估企業(yè)信貸風(fēng)險評估指標體系和提升風(fēng)險評估的準確率。本文在信貸風(fēng)險評估指標篩選方面,首先從某商業(yè)銀行采集到300多家中小企業(yè)樣本數(shù)據(jù),根據(jù)專家建議和經(jīng)驗知識初步的從這些企業(yè)眾多的運行屬性中選取流動比率、速動比率、現(xiàn)金比率、資產(chǎn)負債率、利息保障倍數(shù)、凈資產(chǎn)率,資產(chǎn)收益率等20個企業(yè)信貸風(fēng)險評估指標,對企業(yè)樣本中這20個指標數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,也就是對企業(yè)信貸風(fēng)險評估信息表進行數(shù)據(jù)補齊和連續(xù)屬性值離散化處理,構(gòu)建了風(fēng)險評估決策表,然后針對該評估決策表運用粗糙集理論里的逼近精度屬性約簡算法對20個評估指標進行約簡,在保證評估決策表的有效信息不丟失的前提下得到了流動比率、資產(chǎn)負債率、凈資產(chǎn)率、成本費用率等11個評估指標,極大地簡化了評估體系。本文在企業(yè)信貸風(fēng)險評估模型構(gòu)建方面,首先基于約簡后的評估指標構(gòu)造了企業(yè)評估樣本的特征向量,經(jīng)過對企業(yè)特征樣本數(shù)據(jù)進行歸一化處理后,本文對線性核函數(shù)、S型核函數(shù)等多種核函數(shù)進行試算和比選,通過它們對企業(yè)特征樣本的風(fēng)險評估效果確定高斯核函數(shù)作為企業(yè)風(fēng)險評估模型的核函數(shù),并結(jié)合網(wǎng)格搜索法和多折交叉驗證法對模型的懲罰參數(shù)和核參數(shù)進行了確定,最終構(gòu)建了基于支持向量機的企業(yè)風(fēng)險評估模型,解決了信貸評估系統(tǒng)中存在的評估指標較多、樣本量較少,非線性分類等問題,提高了信貸風(fēng)險評估的準確性和有效性。本文通過對一個地級市的中小企業(yè)風(fēng)險的評估應(yīng)用,驗證了文中構(gòu)建的中小企業(yè)信貸風(fēng)險評估系統(tǒng)的有效性,并實現(xiàn)了對企業(yè)信貸風(fēng)險評估的數(shù)字化,使得評估更加有效和科學(xué)化。
【關(guān)鍵詞】：粗糙集 支持向量機 風(fēng)險評估指標篩選 企業(yè)信貸風(fēng)險評估模型
【學(xué)位授予單位】：廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：F276.3;F832.4
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-12
• 第一章 緒論12-16
• 1.1 研究背景與意義12-13
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-14
• 1.3 研究內(nèi)容14
• 1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)14-16
• 第二章 相關(guān)理論和技術(shù)16-28
• 2.1 信貸風(fēng)險16-17
• 2.2 風(fēng)險評估方法17-21
• 2.2.1 專家系統(tǒng)17-18
• 2.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)18-19
• 2.2.3 k近鄰法19-20
• 2.2.4 遺傳算法20-21
• 2.3 支持向量機21-25
• 2.3.1 線性支持向量機21-23
• 2.3.2 非線性支持向量機與核函數(shù)23-24
• 2.3.3 多分類支持向量機24-25
• 2.4 屬性約簡25-27
• 2.5 本章小結(jié)27-28
• 第三章 整體設(shè)計28-35
• 3.1 系統(tǒng)分析28-29
• 3.2 總體架構(gòu)29-30
• 3.3 數(shù)據(jù)模型30-33
• 3.4 系統(tǒng)組成33-34
• 3.5 本章小結(jié)34-35
• 第四章 信貸風(fēng)險評估模型35-51
• 4.1 信貸風(fēng)險評估流程35-36
• 4.2 基于粗糙集的評估指標篩選36-44
• 4.2.1 初步選取評估指標36
• 4.2.2 指標數(shù)據(jù)預(yù)處理36-39
• 4.2.3 評估指標約簡39-44
• 4.3 基于SVM的信貸風(fēng)險評估模型構(gòu)建44-50
• 4.3.1 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)定義44
• 4.3.2 歸一化處理44-45
• 4.3.3 核函數(shù)選取45-46
• 4.3.4 模型參數(shù)確定46-49
• 4.3.5 基于SVM的風(fēng)險評估模型49-50
• 4.4 本章小結(jié)50-51
• 第五章 應(yīng)用與分析51-55
• 5.1 數(shù)據(jù)采集及處理51-52
• 5.2 風(fēng)險評估52-53
• 5.3 評估分析53-54
• 5.4 本章小結(jié)54-55
• 總結(jié)與展望55-57
• 參考文獻57-60
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文60-62
• 致謝62

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