基于模糊二范数二次曲面支持向量机的信用评分研究

信用评分模型对于金融机构是非常重要的授信决策工具。文章提出了一个包含相同样本类离散度的模糊二范数二次曲面支持向量机模型来做信用评分研究。这个模型通过引入T检验特征加权设计了新的隶属度函数来计算训练点的模糊隶属度。在实证研究中,通过德国和澳大利亚的信贷数据的测验,相对含有高斯核的支持向量机模型、含有高斯核或者二次核的加权二范数支持向量机模型和二次曲面支持向量机模型这些目前先进的信用评分模型,模糊二范数二次曲面支持向量机模型能达到更准确的信用评分预测。