傳統(tǒng)的金融行業(yè)都在向著互聯(lián)網(wǎng)模式下的新形態(tài)發(fā)展,催生出一批新的互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè),同時(shí)帶來了新型的互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)品�；诨ヂ�(lián)網(wǎng)的供應(yīng)鏈金融產(chǎn)品在我國尚處在快速發(fā)展階段,互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)紛紛推出自己的供應(yīng)鏈金融產(chǎn)品�；ヂ�(lián)網(wǎng)供應(yīng)鏈金融產(chǎn)品風(fēng)險(xiǎn)的度量和防范也需要與時(shí)俱進(jìn),需要根據(jù)新產(chǎn)品的特點(diǎn)對于傳統(tǒng)的供應(yīng)鏈金融風(fēng)險(xiǎn)評估方法進(jìn)行變化。本文主要研究是互聯(lián)網(wǎng)供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)評估,建立包括融資企業(yè)信用狀況、核心企業(yè)資信狀況、供應(yīng)鏈關(guān)系狀況和互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的情況的信用風(fēng)險(xiǎn)評估指標(biāo)體系,運(yùn)用Logistic回歸、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器學(xué)習(xí)的方法建立信用風(fēng)險(xiǎn)評估模型�；诰〇|金融和汽車行業(yè)案例的數(shù)據(jù)和資料,建立傳統(tǒng)供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)不能實(shí)現(xiàn)的針對互聯(lián)網(wǎng)供應(yīng)鏈金融的信用風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)體系。本文的實(shí)證部分通過將新建立的基于互聯(lián)網(wǎng)的供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)體系與傳統(tǒng)供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)體系進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)對比,并且分別使用Logistic模型、BP模型和SVM模型得出的分析結(jié)果,通過MATLAB程序得到的結(jié)果可以看出,基于互聯(lián)網(wǎng)供應(yīng)鏈金融的信用風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)體系與SVM模型結(jié)合起來的分析效果最好。在兩種指標(biāo)體系的對比中,... 

【文章來源】：上海師范大學(xué)上海市

【文章頁數(shù)】：70 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化示意圖

圖 5.2 線性可分情況下的最優(yōu)分類超平面型的基本思想可以通過圖 5.2 中的二維情況來解釋。在寫為 = ，對它進(jìn)行歸一化，使得對線性可分的( ) ， ( )， =1,2,…,n 類間隔等于 2/ ，因此，使間隔最大意味著將 最最小化 的超平面稱為最優(yōu)分類超平面，建立介質(zhì)為支持向量機(jī)。使用拉格朗日優(yōu)化，可以在不等式約束下題，并求得最優(yōu)的解。最優(yōu)分類函數(shù)為 ( ) = § ￠ ( ) = ( ) 對應(yīng)于每個(gè)樣本的拉格朗日乘數(shù)，表示只有一些（通常對應(yīng)的樣本是支持向量。 稱為分類閾值，通過求解兩對值來獲得該解。假設(shè)樣本集不能線性分離，則將松弛項(xiàng)，成為

37圖 5.3 SVM 模型訓(xùn)練集樣本的實(shí)際分類和預(yù)測分類圖（取某一次訓(xùn)練過程）由圖 5.3 可以看出，SVM 模型的預(yù)測分類結(jié)果和實(shí)際分類情況對比的情況，圖中縱坐標(biāo)軸是類別標(biāo)簽，在 SVM 模型的分類結(jié)果中，只有分為 1 和 0 兩類，因此只有 1 和 0 這兩條線上才有樣本點(diǎn)。在圖 5.3 中，藍(lán)色的圈圈代表的是實(shí)際的分類情況，而紅色星型實(shí)心點(diǎn)代表的是 SVM 模型的預(yù)測分類點(diǎn)。經(jīng)過訓(xùn)練集訓(xùn)練之后

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3396724