【摘 要】
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为了实现供应链金融信用风险的科学定量管理,建立了一种AdaBoost集成的支持向量机(SVM)算法。该方法首先采用SVM方法对信用风险数据进行分类学习,建立基学习器;接着通过AdaBo
【基金项目】
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上海市教委科研创新项目(12YZ1710);上海金融学院校级科研项目(SHFUKT13-07)
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为了实现供应链金融信用风险的科学定量管理,建立了一种AdaBoost集成的支持向量机(SVM)算法。该方法首先采用SVM方法对信用风险数据进行分类学习,建立基学习器;接着通过AdaBoost集成算法对基学习器迭代训练,生成最终的供应链金融信用风险评估模型。实证结果表明,AdaBoost集成SVM分类器较模糊积分SVM集成等方法具有更高的分类准确率,因此该模型具有很好的应用前景。
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