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信用风险分类预测单一模型研究及实证分析

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摘要目前,我国商业银行所面临的信用风险随着信贷业务的不断发展而逐步增加,如何对企业信用风险进行有效区分和管理,是商业银行亟待解决的问题.基于此,本文依据信用评估指标体系分别对Logistic回归模型、贝叶斯判别模型、支持向量机模型这三类模型进行了设计与构建,同时对三类模型分别进行实证分析和结果评价,从分类准确率和模型稳健性两方面对结果进行比较,作为进一步建立组合分类预测模型的基础.本文的研究成果,有利于推动我国商业银行信用风险定量度量方法的研究,从而有助于提高商业银行的风险控制水平,使得不良资产得以降低,在提高我国商业核心竞争力以及促进消费信贷市场的发展等方面有巨大的意义.

DOI 6jrn6xmq45/1746163

作者邹柏松

机构地区不详

出处《武汉冶金管理干部学院学报》 2017年2期

关键词单一模型信用风险统计方法数据挖掘

分类 [冶金工程][冶金物理化学]

出版日期 2017年02月12日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）