信用風險評級模型的應用研究.pdf

1、信用風險的評估對于銀行和投資公司具有重要的理論意義和實際意義。本文以信用評級問題為核心，通過采用線性判別分析模型、概率神經(jīng)網(wǎng)絡模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型以及支持向量機方法對我國上市公司的信用風險度進行信用評級模型的建立。在研究方法上，本文采用理論研究和實證分析并重的方式。在問題研究上，著重定量分析的運用，從而得到既有理論依據(jù)同時也具有現(xiàn)實可操作性的解決方法。 首先，本文對信用評級的概念、我國信用評級的現(xiàn)狀及目前面臨的問題進行了綜述，

2、接下來對目前廣泛應用于該領域的各類方法進行了論述，并討論了各類方法的優(yōu)缺點，以及各類方法在我國目前的可行性。然后，介紹了信用評級模型建立的主要方法，線性判別分析法、概率神經(jīng)網(wǎng)絡和BP神經(jīng)網(wǎng)絡，以及引入新的方法：支持向量機，并對這四種方法在信用風險評估中應用的可行性進行論述。最后，本文通過實證將以上四種方法應用于我國上市公司信用評級，并對這四種方法實證結(jié)果的分類準確率進行比較。另外，本文還通過實證對支持向量機的小樣本分類性能進行說明。