信用评估中的鲁棒赋权自适应L_p最小二乘支持向量机方法

作者：刘京礼; 李建平; 徐伟宣; 石勇

来源：中国管理科学, 2010, (05): 28-33.

DOI：10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2010.05.015

• 信用评估
• 鲁棒
• 自适应
• 最小二乘支持向量机 credit risk assessment
• robust
• adaptive
• least squares support vector machines

消费者信用评估是金融风险管理和信用产业竞争的一个重要方面。信用评估数据中常带有噪声点,并且其类别是不均衡的。最小二乘支持向量机是一个被广泛应用的分类模型,其模型简单,求解速度快,但鲁棒性差。本文提出了一个鲁棒赋权自适应Lp最小二乘支持向量机模型,能够适应信用评估样本数据库类别不均衡的特点,可以有效处理信用评估数据中带有噪声点的问题。在仿真数据和三个信用数据库上的实证分析表明,本文所提出的模型具有较好的鲁棒性和分类能力。

• 出版日期2010
• 单位中国科学院科技战略咨询研究院; 中国科学技术大学