基于SVM分類器的我國壽險(xiǎn)公司信用評(píng)級(jí)研究.pdf

1、“中國風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)向的償付能力體系”（簡稱“償二代”）中明確指出要規(guī)范和引導(dǎo)評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)，利用市場的外部約束能力，結(jié)合定性監(jiān)管與定量監(jiān)管，通過提高信息披露的透明程度、優(yōu)化保險(xiǎn)公司的經(jīng)營機(jī)制等方式，發(fā)揮保險(xiǎn)市場對(duì)保險(xiǎn)行業(yè)的監(jiān)督與約束作用。本文試圖利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法中的SVM算法，并將其應(yīng)用于壽險(xiǎn)公司信用評(píng)級(jí)這一實(shí)際問題中。壽險(xiǎn)公司信用評(píng)級(jí)屬于有限樣本分類問題，且對(duì)評(píng)級(jí)模型的推廣型和精度有相對(duì)較高的要求，SVM算法可以在升維的同時(shí)避免“維數(shù)災(zāi)難”，從而

2、減少模型的訓(xùn)練時(shí)間，降低壽險(xiǎn)公司信用評(píng)級(jí)的時(shí)間成本和有效信息損失。本文基于權(quán)威評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)的保險(xiǎn)公司評(píng)級(jí)方法以及“償二代”體系下的相關(guān)調(diào)整，構(gòu)建出了客觀有效的指標(biāo)體系。進(jìn)而基于2014年我國壽險(xiǎn)公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)以及相關(guān)研究數(shù)據(jù)，通過核函數(shù)尋優(yōu)，樣本組合尋優(yōu)以及參數(shù)組合尋優(yōu)三個(gè)環(huán)節(jié)，利用 SVM算法訓(xùn)練出了準(zhǔn)確率最高，時(shí)間性能最優(yōu)，穩(wěn)定性最強(qiáng)的分類器。本文的信用評(píng)級(jí)算法通過Matlab編程實(shí)現(xiàn)，直觀簡便，可復(fù)制性強(qiáng)。該行業(yè)的所有參與者，包括監(jiān)管