基于SVM的银行个人贷款信用评估模型研究

近年来,随着金融的全球化趋势及金融市场的波动性加剧,商业银行的风险管理一直是国际国内金融界关注的焦点。积极借鉴国外商业银行信用风险管理的先进经验,提高我国商业银行的信用风险管理水平具有重要的现实意义。本文以个人贷款信用评估为切入点,将支持向量机(Support Vector Machines,SVM)方法应用到个人贷款信用评估模型中。本研究的基本思路是:首先建立银行个人贷款信用评估的指标体系;然后以高斯径向基核函数作为核函数,选择合理的惩罚参数C,并对训练数据进行训练,构建银行个人贷款信用评估的数学模型;最后,将测试数据代入最优分类函数进行测试,并且对测试结果进行评价。实验证明:支持向量机机方法运用起来简单方便,效果较好,可将其作为银行个人贷款信用评估方法之一。