本文關(guān)鍵詞：中小企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)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(duì)促進(jìn)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)發(fā)揮著越來(lái)越大的作用,近幾年來(lái)國(guó)家也出臺(tái)了一系列政策,鼓勵(lì)和引導(dǎo)銀行機(jī)構(gòu)對(duì)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(shí)也面臨著貸款無(wú)法收回的風(fēng)險(xiǎn),如何評(píng)估和控制信貸風(fēng)險(xiǎn)成為銀行迫切需要解決的問(wèn)題。本文在深入研究風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、粗糙集和支持向量機(jī)等相關(guān)理論的基礎(chǔ)上,針對(duì)我國(guó)中小企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過(guò)程中評(píng)估指標(biāo)過(guò)多、樣本量較小,非線性分類等問(wèn)題,結(jié)合實(shí)際中的企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估體系,提出了基于粗糙集和支持向量機(jī)的中小企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型,來(lái)簡(jiǎn)化評(píng)估企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系和提升風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的準(zhǔn)確率。本文在信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)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(yàn)知識(shí)初步的從這些企業(yè)眾多的運(yùn)行屬性中選取流動(dòng)比率、速動(dòng)比率、現(xiàn)金比率、資產(chǎn)負(fù)債率、利息保障倍數(shù)、凈資產(chǎn)率,資產(chǎn)收益率等20個(gè)企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo),對(duì)企業(yè)樣本中這20個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,也就是對(duì)企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估信息表進(jìn)行數(shù)據(jù)補(bǔ)齊和連續(xù)屬性值離散化處理,構(gòu)建了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估決策表,然后針對(duì)該評(píng)估決策表運(yùn)用粗糙集理論里的逼近精度屬性約簡(jiǎn)算法對(duì)20個(gè)評(píng)估指標(biāo)進(jìn)行約簡(jiǎn),在保證評(píng)估決策表的有效信息不丟失的前提下得到了流動(dòng)比率、資產(chǎn)負(fù)債率、凈資產(chǎn)率、成本費(fèi)用率等11個(gè)評(píng)估指標(biāo),極大地簡(jiǎn)化了評(píng)估體系。本文在企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型構(gòu)建方面,首先基于約簡(jiǎn)后的評(píng)估指標(biāo)構(gòu)造了企業(yè)評(píng)估樣本的特征向量,經(jīng)過(guò)對(duì)企業(yè)特征樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理后,本文對(duì)線性核函數(shù)、S型核函數(shù)等多種核函數(shù)進(jìn)行試算和比選,通過(guò)它們對(duì)企業(yè)特征樣本的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估效果確定高斯核函數(shù)作為企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的核函數(shù),并結(jié)合網(wǎng)格搜索法和多折交叉驗(yàn)證法對(duì)模型的懲罰參數(shù)和核參數(shù)進(jìn)行了確定,最終構(gòu)建了基于支持向量機(jī)的企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型,解決了信貸評(píng)估系統(tǒng)中存在的評(píng)估指標(biāo)較多、樣本量較少,非線性分類等問(wèn)題,提高了信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的準(zhǔn)確性和有效性。本文通過(guò)對(duì)一個(gè)地級(jí)市的中小企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估應(yīng)用,驗(yàn)證了文中構(gòu)建的中小企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)的有效性,并實(shí)現(xiàn)了對(duì)企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的數(shù)字化,使得評(píng)估更加有效和科學(xué)化。
【關(guān)鍵詞】：粗糙集 支持向量機(jī) 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)篩選 企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型
【學(xué)位授予單位】：廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：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(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-14
• 1.3 研究?jī)?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(xiǎn)16-17
• 2.2 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)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(jī)21-25
• 2.3.1 線性支持向量機(jī)21-23
• 2.3.2 非線性支持向量機(jī)與核函數(shù)23-24
• 2.3.3 多分類支持向量機(jī)24-25
• 2.4 屬性約簡(jiǎn)25-27
• 2.5 本章小結(jié)27-28
• 第三章 整體設(shè)計(jì)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(xiǎn)評(píng)估模型35-51
• 4.1 信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估流程35-36
• 4.2 基于粗糙集的評(píng)估指標(biāo)篩選36-44
• 4.2.1 初步選取評(píng)估指標(biāo)36
• 4.2.2 指標(biāo)數(shù)據(jù)預(yù)處理36-39
• 4.2.3 評(píng)估指標(biāo)約簡(jiǎn)39-44
• 4.3 基于SVM的信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)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(xiǎn)評(píng)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(xiǎn)評(píng)估52-53
• 5.3 評(píng)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(xiàn)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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本文編號(hào)：256738