集成支持向量机方法及在信用风险中的应用研究

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1、AthesissubmittedtoZhengzhouUniversityforthedegreeofMasterEnsembleBasedSupportVectorMachineMethodandItsApplicationinCreditRiskByNaHanSupervisor：Prof．Li—naDaiStatisticsBussinessSchoolMay,2013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，独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体

2、，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。学位论文作者：韩谰P日期：训；年罗月孙日学位论文使用授权声明本人在导师指导下完成的论文及相关的职务作品，知识产权归属郑州大学。根据郑州大学有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留或向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅；本人授权郑州大学可以将本学位论文的全部或部分编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或者其他复制手段保存论文和汇编本学位论文。本人离校后发表、使用学位论文或与该学位论文直接相关的学术论文或成果时，第一署名单位仍然为郑州大学。保密论文在解密后应遵守此规定。学位论文作者：韩娜日期：秒f；年f月

3、龋El摘要近年来，支持向量机已成为机器学习方法研究的新领域，该方法具有适合小样本、非线性、高维度等特点。而集成学习的方法也越来越受关注，它可以综合利用各个个体分类器的优点，提高整个学习器的泛化能力。目前信用风险已成为风险中一个重要的方面。为了预防信用风险的发生，人们开始对信用风险进行管理和预测，信用风险评价的方法也越来越多。本文主要采用两种集成方法建立模型，对信用风险进行评级。论文的主要研究内容包括：1介绍了与本文研究内容相关理论和文献。首先系统阐述了信用风险评价的现状、支持向量机分类研究的现状，以及相关的理论基础。在总结前人研究的优缺点的基础上，提出了本文采用的集成支持向量机方法。2信用风

4、险评价指标体系的建立及建模思路。详细总结以往信用风险评价指标的选取，根据本文样本的特点，构建了用于信用风险评价的指标体系，初次共选取了反映公司七个财务方面的24个指标。同时概括介绍了本文的建模思路。3样本选取、模型的建立以及最后实证获得的结论。选取了73对配对样本，并从原有24个指标中选取了19个指标作为研究数据。建立了基于不同集成方法的信用风险评价模型，并分别与标准的支持向量机做对比，研究结果表明，BaggingSVM和Boosting两种集成方法的判别准确率都高于标准的支持向量机模型，并且两类模型．S大VM大提高了对风险公司的判别准确率，这在实际中具有重要的指导意义。然后，还研究了不同分

5、类器个数对两种集成模型判别正确率的影响，结果表明，弱分类器的个数的多少对模型的判断率有一定的影响，这为以后选择性集成提供了一定的依据。最后，通过ROC图比较了三种模型的性能，研究结果表明Bagging_SVM的性能最好，Boosting__SVM居中，标准SVM最差。本文创新点有两点：第一是在配对样本的选取时提出了具体的参考标准。第二是在对集成模型的研究中，不仅考虑了不同集成方法对模型判别准确率的影响，而且研究了不同数目的弱分类器集成对模型判别准确率的影响。关键词：信用风险支持向量机集成支持向量机IAbs仃act4bstractSupportvectormachine(sVM)isaneWr

6、esearchtopicinmachinelearningrecemly．Withthenon-linearability,highdimensionandveryfriendlytosmallsamples泌，SVMhasbeenappliedtovariousfieldincludingFacerecognition,patternrecognition,classificationetc．AmongtheresearchofSVM,ensemblemethodsreceivemoreandmoreattentions．Ensemblebasedclassificationworksby

7、aggregatingmanyweakclassifierstogetabetterperforrmnee．Inthispaper,weresearchOilthecreditriskusingtheemernbleSVM．Cred翻frisl【’whichplaysakeyroleinthenationaleconomy，hasbeennlorcandnDreimportant．Peopletrytopre