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基于非凸惩罚的SVM模型对科技型中小企业信用风险评估
引用本文:王少英,兰晓然,刘丽英.基于非凸惩罚的SVM模型对科技型中小企业信用风险评估[J].数学的实践与认识,2019(3):307-312.
作者姓名:王少英  兰晓然  刘丽英
作者单位:邯郸学院数理学院;中国人民银行沧州市中心支行
基金项目:河北省创新能力提升计划项目18457663D
摘    要:以科技型中小企业为研究对象,从企业的盈利能力、成长能力、运营能力、偿债能力、供应链因素五方面选取了17个影响因素,运用带有非凸惩罚的SVM模型(SCAD SVM)模型对影响中小企业的信用风险因素进行研究,并选用LassoSVM和SVM作为对比,进行变量选择和参数估计,最后对模型的准确率进行预测,得出结论:Lasso SVM方法倾向于留下一些不太重要的变量,而SCAD SVM方法通过将系数大的变量保留,系数小的直接减小为0的方式,可以选择出重要的变量,通过预测精度验证发现,SCAD SVM方法比Lasso SVM和SVM的预测精度更高.

关 键 词:信用风险评估  SCAD  SVM  Lasso  SVM  SVM

Credit Risk Assessment of Small and Medium-sized Technological Enterprises with Non-convex Penalty
WANG Shao-ying,LAN Xiao-ran,LIU Li-ying.Credit Risk Assessment of Small and Medium-sized Technological Enterprises with Non-convex Penalty[J].Mathematics in Practice and Theory,2019(3):307-312.
Authors:WANG Shao-ying  LAN Xiao-ran  LIU Li-ying
Institution:(School of Mathematics and Physics,Handan College,Handan 056005,China;People's Bank of China Zhangzhou City Central Branch,Cangzhou 061000,China)
Abstract:WANG Shao-ying;LAN Xiao-ran;LIU Li-ying(School of Mathematics and Physics,Handan College,Handan 056005,China;People's Bank of China Zhangzhou City Central Branch,Cangzhou 061000,China)
Keywords:credit risk assessment  SCAD SVM  Lasso SVM  SVM
本文献已被 CNKI 维普 等数据库收录!
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