個(gè)人信用評(píng)估方法優(yōu)化及其在我國(guó)應(yīng)用研究.pdf

1、個(gè)人信用評(píng)估問(wèn)題是風(fēng)險(xiǎn)管理的重要組成部分，隨著社會(huì)的發(fā)展，個(gè)人信用評(píng)估問(wèn)題已經(jīng)得到了廣泛的重視和應(yīng)用。它可以被轉(zhuǎn)化成一個(gè)兩分類問(wèn)題，解決兩分類問(wèn)題常用的方法有很多，例如:回歸算法、近鄰算法、遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)等。其中，支持向量機(jī)已經(jīng)成為個(gè)人信用評(píng)估方法的研究熱點(diǎn)。本文對(duì)支持向量機(jī)進(jìn)行推廣，得到了處理矩陣數(shù)據(jù)分類的支持矩陣機(jī)方法。為了能解決非線性分類問(wèn)題，本文又引用了矩陣數(shù)據(jù)核函數(shù)，然后將矩陣數(shù)據(jù)核函數(shù)和支持矩陣機(jī)進(jìn)行組合，就

2、得到了處理個(gè)人信用評(píng)估的新方法。
　　本文的研究?jī)?nèi)容及結(jié)果:
　　(1)簡(jiǎn)單敘述了分類問(wèn)題以及支持向量機(jī)理論。
　　(2)傳統(tǒng)的個(gè)人信用評(píng)估數(shù)據(jù)都是向量型數(shù)據(jù)，而這種向量型數(shù)據(jù)有兩大不足:一是丟失指標(biāo)之間的關(guān)系信息;二是不具有時(shí)間動(dòng)態(tài)性，這兩點(diǎn)不足都會(huì)極大的影響最終的信用評(píng)估結(jié)果。
　　(3)針對(duì)向量型數(shù)據(jù)的不足，我們提出了個(gè)人信用評(píng)估的矩陣型數(shù)據(jù)，并且給出了構(gòu)造矩陣型數(shù)據(jù)的兩種方法，當(dāng)然這兩種方法也不是完滿的，