基于支持向量机的商业银行信用风险评级模型研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 1 引言 | 第10-13页 |
| ·选题背景 | 第10页 |
| ·研究现状 | 第10-11页 |
| ·论文框架 | 第11-12页 |
| ·论文创新 | 第12-13页 |
| 2 评级模型 | 第13-29页 |
| ·概述 | 第13页 |
| ·技术路线 | 第13页 |
| ·Logit模型 | 第13-15页 |
| ·二元Logit模型 | 第14页 |
| ·多元Logit模型 | 第14-15页 |
| ·支持向量机(SVM) | 第15-27页 |
| ·基础理论 | 第15-18页 |
| ·线性可分支持向量分类机 | 第18-22页 |
| ·线性支持向量分类机 | 第22-25页 |
| ·支持向量分类机 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 3 模型改进 | 第29-36页 |
| ·概述 | 第29页 |
| ·QFL模型 | 第29-30页 |
| ·PCA-QFL模型 | 第30-31页 |
| ·PCA-QFL与SVM组合模型 | 第31-32页 |
| ·改进的多分类算法 | 第32-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 4 信用风险评级模型的实证分析 | 第36-47页 |
| ·样本选取 | 第36页 |
| ·数据预处理 | 第36-41页 |
| ·改进的模型实验 | 第41-45页 |
| ·结果分析 | 第45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 5 结论 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-50页 |
| 学位论文数据集 | 第50页 |
