基于TCM框架的企業(yè)信用置信評估.pdf

1、企業(yè)信用評估是對企業(yè)能否如約還本付息的能力和可信任程度的評估。企業(yè)信用評估屬于高風險的金融分析決策，針對之前的信用評估只能給出評估結果卻沒能給出作出此評估的可信程度的情況，本文進一步提出了可以進行置信判斷的企業(yè)信用置信評估。 本文將分類機器(包括KNN、SVM)嵌入到根據(jù)Kolmogorov的算法隨機性理論描述定義的具有置信判別能力的置信學習機器TCM中，通過對奇異描述函數(shù)的有效設計，近似實現(xiàn)了Kolmogorov的算法隨機性理

2、論定義的普適不可計算的隨機性描述函數(shù)：并將多種TCM算法應用到企業(yè)信用置信評估中，使得分類機器在學習判斷對象類別的同時能夠給出該次判斷的可信程度，豐富了學習機器的輸出信息。結果表明，基于TCM框架的企業(yè)信用置信評估，提高了其可靠性和靈活性。 本文的主要研究工作有：一，先將基于歐氏距離的TCM-KNN算法應用于企業(yè)信用置信評估，而后通過改進得到基于核的TCM-KNN算法并將其應用于企業(yè)信用置信評估，取得了較好的實驗效果；二，根據(jù)S

3、VM的優(yōu)良模型及其核優(yōu)勢，本文進一步引進了基于拉格朗日乘子的TCM-SVM算法，并同樣將其應用于企業(yè)信用置信評估，取得了更好的效果；三，通過對基于拉格朗日乘子的TCM-SVM算法的改進，得到了改進的TCM-SVM算法并將其應用于企業(yè)信用置信評估，取得了令人滿意的實驗效果。 本文成功地將TCM運用到企業(yè)信用評估，首次提出了可以進行置信判斷的企業(yè)信用置信評估，這無疑是對企業(yè)信用評估的一個嶄新的有益嘗試，同時也期望基于TCM框架的企業(yè)