支持向量機(jī)在消費(fèi)信貸客戶分類中的應(yīng)用研究.pdf

1、長(zhǎng)期以來，信用風(fēng)險(xiǎn)是金融行業(yè)，特別是銀行業(yè)的最主要的風(fēng)險(xiǎn)形式。貸款是商業(yè)銀行的主要資產(chǎn)業(yè)務(wù)，因此其經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)與生俱來，商業(yè)銀行要保持穩(wěn)健經(jīng)營(yíng)，必須加強(qiáng)信貸的風(fēng)險(xiǎn)控制管理，建立健全包括銀行貸款風(fēng)險(xiǎn)管理在內(nèi)的金融系統(tǒng)。而在我國(guó)，消費(fèi)信貸作為金融領(lǐng)域的新生事物迅速發(fā)展，消費(fèi)貸款在銀行貸款余額中的比例不斷上升，信貸風(fēng)險(xiǎn)也越來越突出。而科學(xué)合理的信貸客戶分類是有效信貸管理的重要前提。
　　 支持向量機(jī)(Support Vector Mach

2、ine，SVM)作為新型的更有效的分類方法，已經(jīng)開始應(yīng)用于金融領(lǐng)域。它是統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論(SLT)的一種成功實(shí)現(xiàn)，建立在vC維理論和結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原理基礎(chǔ)上，根據(jù)有限樣本信息在模型復(fù)雜性和學(xué)習(xí)能力之間尋求一種折中，以期達(dá)到最佳的推廣性能，與傳統(tǒng)學(xué)習(xí)方法相比，它具有更好的泛化性能，在解決小樣本、非線性及高維問題中表現(xiàn)出許多特有的優(yōu)勢(shì)。本文旨在把新的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)——支持向量機(jī)應(yīng)用到消費(fèi)信貸客戶的分類中去，為銀行貸款的風(fēng)險(xiǎn)控制管理提供決策支持。<

3、br>　　 本文首先詳細(xì)闡述了消費(fèi)信貸客戶分類、消費(fèi)信貸風(fēng)險(xiǎn)管理和支持向量機(jī)的研究現(xiàn)狀，然后研究了支持向量機(jī)相關(guān)原理，包括機(jī)器學(xué)習(xí)問題、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論、二值分類問題、最優(yōu)分類超平面和線性支持向量機(jī)等問題，特別詳細(xì)研究了核函數(shù)問題。
　　 然后在深入研究支持向量機(jī)相關(guān)原理的基礎(chǔ)上，本文重點(diǎn)研究了支持向量機(jī)在消費(fèi)信貸客戶分類中的實(shí)現(xiàn)問題。包括對(duì)原始消費(fèi)信貸客戶數(shù)據(jù)的預(yù)處理，WINSVM軟件建立分類模型的全過程，制訂詳細(xì)訓(xùn)練集選取、屬