基于SVM的中小企业集合债券融资个体信用风险度量研究

中小企业集合债券融资个体的信用风险度量面临小样本、非线性、高维数等现实问题,传统的评估方法很难适用。为了弥补传统评估方法的不足,提高信用风险度量的准确性,建立了适用性更强的信用风险评估指标体系,并引入基于统计学习理论的SVM模型对融资个体信用风险进行度量。选取径向基核函数作为支持向量机的核函数,通过数据的转化与缩放、参数的优选,最终获得了分类效果比较好的中小企业集合债券融资个体信用风险度量模型。经实际数据检验,模型的预测准确率为90.77%,具有较强的适用性。