本文關(guān)鍵詞：國家助學(xué)貸款信用風(fēng)險研究

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【摘要】：文章首先從理論上對國家助學(xué)貸款信用風(fēng)險指標(biāo)體系進(jìn)行了研究,然后結(jié)合廣發(fā)行江門分行助學(xué)貸款實施的實際情況,運用德爾菲法和熵值法建立了助學(xué)貸款信用風(fēng)險指標(biāo)體系和信用評估方法,并用該評估方法進(jìn)行了實證分析,分類結(jié)果與實際情況吻合的比較好。 在以上研究的基礎(chǔ)上,文章研究了多分類器融合模型的優(yōu)勢和基分類器的選擇方法和融合方法,并詳細(xì)討論了貝葉斯融合方法和模糊積分方法的原理及優(yōu)勢。最后運用廣發(fā)行江門分行助學(xué)貸款數(shù)據(jù)對上述模型進(jìn)行了測試,并分析了單個基分類器和多分類器融合模型的分類和預(yù)測效果,研究結(jié)果表明：基于貝葉斯融合方法的多分類器融合模型和基于模糊積分方法的支持向量機分類器融合模型效果良好。 本文共分五個部分： 第一部分闡述了助學(xué)貸款預(yù)警問題的研究現(xiàn)狀,分析了助學(xué)貸款預(yù)警問題對政府、學(xué)校、銀行、學(xué)生的重要性及進(jìn)一步研究的必要性。 第二部分在廣泛閱讀相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,結(jié)合廣發(fā)行江門分行助學(xué)貸款的實際情況,運用德爾菲法和熵值法建立了國家助學(xué)貸款信用風(fēng)險指標(biāo)體系和信用評估方法。 第三部分介紹了多分類器集成模型的優(yōu)勢和基分類器的選擇方法和融合方法,詳細(xì)討論了貝葉斯融合方法原理及優(yōu)勢,并用了銀行助學(xué)貸款數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行測試和驗證。 第四部分詳細(xì)討論了模糊積分方法原理及優(yōu)勢,并用了銀行助學(xué)貸款數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行測試和驗證。 第五部分主要是針對以上幾個方面的研究結(jié)果進(jìn)行總結(jié),給出相應(yīng)的結(jié)論和政策建議。
【學(xué)位授予單位】：五邑大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：TP202

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本文編號：1288126