论文题目: 商业银行内部信用评级与支持向量机应用研究
论文类型: 硕士论文
论文专业: 管理科学与工程
作者: 李波
导师: 何建敏
关键词: 信用评级,专家分析法,线性判别,神经网络,支持向量机
文献来源: 东南大学
发表年度: 2005
论文摘要: 我国商业银行业务中的主要风险,仍然是信用风险。在全球竞争的背景下,提高我国商业银行的信用风险管理能力至关重要。信用评级是一个“古老”的问题,信用评级系统是商业银行信用风险管理的基础,也是信贷业务管理的支撑。随着全球金融竞争背景的变化,精确计量信用风险技术、风险调整收益计算以及资本充足率计算等各方面的需求均对作为基础的信用评级体系提出了更高的要求。随着信息技术的飞速发展,使用高级机器学习模型和人工智能方法处理信用评级问题,构建精确、定量的信用评级系统将是未来的主要研究方向,并且可以的极大地推动商业银行信用风险管理水平的提高。本文首先对商业银行内部信用评级的相关理论和问题进行了详细的分析和研究,对统计方法应用于信用评级存在的问题进行了详细的说明,并提出了解决方法。接着,本文简要研究了统计模式识别的各种经典方法,并指出了这些方法在信用评级问题中的适用性。然后,本文详细研究了关于统计学习和支持向量机的相关理论和算法,并详细说明了支持向量机相对于一般分类方法在泛化能力上的优越性。最后,本文使用上市公司数据,对SVM在信用分析中的应用效果进行了实证分析,并与BP神经网络模型进行了对比,证明了该方法适于处理这类数据。在实证分析的基础上,结合商业银行的管理需要和业务特点,本文得到了一系列关于支持向量机模型用于信用评级问题的结论,并对未来的深入研究进行了展望。
论文目录:
摘要
ABSTRACT
前言
1 选题背景和意义
2 论文框架
3 主要创新
第一章 信用评级系统研究
1.1 信用评级概述
1.1.1 信用评级的概念
1.1.2 信用评级的过程和内容
1.2 信用评级的专家方法
1.2.1 专家分析法
1.2.2 信用记分表法
1.2.3 层次分析法和模糊综合评价法
1.3 信用评级的统计方法
1.3.1 Z 评分模型
1.3.2 信用评级的统计观点
1.3.3 分类器的特征集
1.3.4 分类器的训练和评价
1.4 信用评级的风险管理背景
1.4.1 信用评级的风险管理本质
1.4.2 信用评级的风险管理意义
1.5 小结
第二章 统计模式识别方法综述
2.1 统计模式识别方法概述
2.1.1 模式识别方法概述
2.1.2 模式识别方法应用历史和现状
2.2 密度估计法
2.2.1 贝叶斯决策准则
2.2.2 密度估计参数法
2.2.3 密度估计非参数法
2.3 线性判别模型
2.3.1 概述
2.3.2 感知器准则判别
2.3.3 最小平方误差准则判别
2.3.4 Fisher 准则判别
2.3.5 Logistic 线性判别
2.3.6 小结
2.4 非线性判别模型
2.4.1 人工神经网络
2.4.2 树方法
第三章 支持向量机理论与算法综述
3.1 统计学习理论综述
3.1.1 统计学习理论概述
3.1.2 经验风险最小化准则
3.1.3 统计学习理论的关键定理
3.1.4 VC 维与结构风险最小化准则
3.2 支持向量机的基本原理
3.2.1 线性分类器
3.2.2 非线性分类器
3.2.3 多类别分类器
3.3 支持向量机算法和应用综述
3.3.1 算法和应用综述
3.3.2 BSVM 算法
3.3.3 v-SVM 算法
3.3.4 LS-SVM 算法
3.3.5 小结
第四章 SVM 在信用分析中应用的实证研究
4.1 一般试验过程
4.1.1 一般试验过程
4.1.2 数据采集和预处理
4.1.3 特征选择
4.1.4 特征提取
4.1.5 模型选择
4.1.6 模型训练
4.1.7 结果评价
4.2 实证研究
4.2.1 数据来源
4.2.2 训练过程设计
4.2.3 训练结果
4.2.4 与其他模型对比
4.3 结论和讨论
4.3.1 优化目标和泛化能力
4.3.2 适用性
第五章 结论和展望
5.1 结论
5.2 展望
致谢
参考文献
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详细摘要
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发布时间: 2007-06-11
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