基于SVM分类器的我国寿险公司信用评级研究.pdf

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1、基于SVM分类器的我国寿险公司信用评级研究学位类型：学术型论文作者：胡月学号：20141101441培养学院：保险学院专业名称：金融学指导教师：谢远涛副教授2016年5月万方数据ResearchonCreditRatingofChineseLifeInsuranceCorporationBasedonSVMClassifier万方数据学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文所涉及的研究工作做出重要贡献的个人和集体，均已

2、在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律责任由本人承担。特此声明学位论文作者签名：年月日万方数据学位论文版权使用授权书本人完全了解对外经济贸易大学关于收集、保存、使用学位论文的规定，同意如下各项内容：按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版本；学校有权保存学位论文的印刷本和电子版，并采用影印、缩印、扫描、数字化或其它手段保存论文；学校有权提供目录检索以及提供本学位论文全文或部分的阅览服务；学校有权按照有关规定向国家有关部门或者机构送交论文;学校可以采用影印、缩印或者其它方式合理使用学位论文，或将学位论文的内容编入相关数据库供检索；保密的学位论文在解密后遵守此规

3、定。学位论文作者签名：年月日导师签名：年月日万方数据摘要“中国风险导向的偿付能力体系”（简称“偿二代”）中明确指出要规范和引导评级机构，利用市场的外部约束能力，结合定性监管与定量监管，通过提高信息披露的透明程度、优化保险公司的经营机制等方式，发挥保险市场对保险行业的监督与约束作用。本文试图利用机器学习方法中的SVM算法，并将其应用于寿险公司信用评级这一实际问题中。寿险公司信用评级属于有限样本分类问题，且对评级模型的推广型和精度有相对较高的要求，SVM算法可以在升维的同时避免“维数灾难”，从而减少模型的训练时间，降低寿险公司信用评级的时间成本和有效信息损失。本文基于权威

4、评级机构的保险公司评级方法以及“偿二代”体系下的相关调整，构建出了客观有效的指标体系。进而基于2014年我国寿险公司的财务数据以及相关研究数据，通过核函数寻优，样本组合寻优以及参数组合寻优三个环节，利用SVM算法训练出了准确率最高，时间性能最优，稳定性最强的分类器。本文的信用评级算法通过Matlab编程实现，直观简便，可复制性强。该行业的所有参与者，包括监管者，寿险公司主体，受众消费者以及相关学者都可以通过简单学习对相关寿险公司进行信用等级的评级，并在此基础上进行算法优化，从而使得该分类器得以推广。关键词：支持向量机，寿险公司，信用评级，偿二代I万方数据Abstrac

5、tIn“ChinaRiskOrientedSolvencySystem”orC-ross,itisclearlyrequiredtostandardizeandguideratingagencies,makefulluseoftheexternalconstraintofmarkets,combinequalitativeandquantitativeregulation，andbringtheroleofsurveillanceandrestrictionoftheinsurancemarketintofullplaybyincreasingthetranspare

6、ncyofinformationdisclosureandoptimizingtheoperationalsystemofinsurancecompanies.ThisarticleworkstosolvetherealisticproblemsincreditratingoflifeinsurancecompaniesbyusingthealgorithmofSVMinmachinelearning.Creditratingoflifeinsurancecompaniesbelongstothelimitedsampleclassificationissueandr

7、equiresanaccurateratingmodelwhichcanbepopularizeeasily.ThealgorithmofSVMcannotonlyraisedimension,andalsoavoiddimensiondisaster，asawaytoreducethemodeltrainingtimeandthetimecostandeffectiveinformationlosswhileincreditrating.Inthisarticle,itisestablishedanindicatorsystemofobjectiv