本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)SMOTE的小額貸款公司客戶信用風(fēng)險(xiǎn)非均衡SVM分類，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：研究了小額貸款公司對(duì)客戶進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估時(shí)面臨的問(wèn)題,構(gòu)建了信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系,改進(jìn)了支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)對(duì)非均衡樣本分類時(shí)分類超平面偏移的不足。首先分析小額貸款公司業(yè)務(wù)區(qū)域性強(qiáng)、信用數(shù)據(jù)來(lái)源不規(guī)范、評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)不一致等特點(diǎn),給出用于客戶信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的四個(gè)維度指標(biāo)。針對(duì)傳統(tǒng)SMOTE算法在處理非均衡數(shù)據(jù)時(shí)對(duì)全部少數(shù)類樣本操作的問(wèn)題,提出僅對(duì)錯(cuò)分樣本人工合成的改進(jìn)思想,給出具體算法步驟。將改進(jìn)算法用于某小額貸款公司客戶信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估案例中,分類精確度較其他算法有所提升,表明該方法的可行性和有效性。
【作者單位】： 南京航空航天大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 小額貸款 信用風(fēng)險(xiǎn) 支持向量機(jī) 非均衡數(shù)據(jù) SMOTE
【基金】：國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(14AZD049) 國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71171112;71401064) 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助(NS2014086) 廣義虛擬經(jīng)濟(jì)研究專項(xiàng)(GX2013-1017(M))
【分類號(hào)】：F832.4
【正文快照】： 1引言小額貸款公司作為新興的民間金融服務(wù)機(jī)構(gòu),在一定程度上解決了小微企業(yè)和低收入人群融資難問(wèn)題,同時(shí)對(duì)“地下錢(qián)莊”這類非法借貸活動(dòng)起到抑制作用[1-2]。相比于城市金融市場(chǎng),國(guó)有銀行、大型商業(yè)銀行、農(nóng)村合作信用社在農(nóng)村和欠發(fā)達(dá)地區(qū)貸款業(yè)務(wù)的普及和推廣仍有諸多障礙

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