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| 基于支持向量机的商业银行信用风险评估模型研究 | |
| 引用本文： | 刘云焘,吴冲,王敏,乔木.基于支持向量机的商业银行信用风险评估模型研究[J].预测,2005,24(1):52-55. |
| 作者姓名： | 刘云焘 吴冲 王敏 乔木 |
| 作者单位： | 1. 哈尔滨工业大学,管理学院,黑龙江,哈尔滨,150001 2. 西安交通大学,会计学院,陕西,西安,710061 3. 中国工商银行,黑龙江省分行,黑龙江,哈尔滨,150001 |
| 基金项目： | 黑龙江省青年科学基金资助项目(QC04C25) |
| 摘 要： | 本文将支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)应用于商业银行信用风险研究中,通过实证研究,证实了该方法用于商业银行信用风险评估比BP神经网络更具有效性和优越性。 |
| 关 键 词： | 信用风险 支持向量机 神经网络 |
| 文章编号： | 1003-5192(2005)01-0052-04 |
The Model of Credit Risk Assessment in Commercial Banks on Support Vector Machine |
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| LIU Yun-tao,WU Chong,WANG Min,QIAO Mu.The Model of Credit Risk Assessment in Commercial Banks on Support Vector Machine[J].Forecasting,2005,24(1):52-55. | |
| Authors: | LIU Yun-tao WU Chong WANG Min QIAO Mu |
| Institution: | LIU Yun-tao~1,WU Chong~1,WANG Min~2,QIAO Mu~3 |
| Abstract: | In this paper, Support Vector Machine(SVM) is applied to the study of credit risk assessment in commercial banks. Empirical results show that SVM is effective and more advantageous than BP neural network. |
| Keywords: | credit risk SVM neural network |
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