【摘 要】
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科学、高效的信用风险模型是监管机构和银行进行风险管理的重要工具。本文根据SVM模型和KNN模型在处理分类问题中的优势以及二者之间的联系,提出了SVM-KNN组合模型,并以我国1
【基金项目】
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教育部人文社会科学重点研究基地重大项目“基于大数据的精算统计模型与风险管理究”(项目号:16JJD910001)的资助
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科学、高效的信用风险模型是监管机构和银行进行风险管理的重要工具。本文根据SVM模型和KNN模型在处理分类问题中的优势以及二者之间的联系,提出了SVM-KNN组合模型,并以我国165家上市企业2017—2018年度的财务数据为样本,对我国商业银行信用风险进行了识别分析。实证结果表明:SVM-KNN组合模型在识别样本企业信用风险时,不仅可有效解决SVM模型和KNN模型的维度难题,而且相对于单独使用SVM模型和KNN模型,对商业银行信用风险的识别效果也得到了明显提升。最后,本文提出了加强授信准入管理、完善和健全
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