基于不均衡数据的小企业信用风险评价

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小企业信用风险评价既是银行风险管理问题,又事关经济社会稳定。针对小企业贷款实践中,违约样本远少于非违约样本、且违约客户误判对银行影响较大的现实,采用不均衡支持向量机对小企业信用风险评价指标进行赋权,进而构建了能有效区分违约客户、非违约客户的评价模型。根据有无特定评价指标、特定评价指标数值变化对贷款小企业违约状态的影响程度赋权;反映了对违约状态影响越大、评价指标权重越大的赋权思路。将违约样本正确识别率、违约样本的准确率与查全率等因素作为支持向量机赋权模型中客户识别率的度量标准,改变了样本数据不均衡所导致的样本总体精度很高、违约样本精度反而不高的现象。研究结果表明:行业景气指数、资本固定化比率、净利润现金含量、恩格尔系数、营业利润率等评价指标对小企业信用风险的影响较大。
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