本文作者：罗晓光；孔慧；张志超；成功正常投稿发表论文到《投资研究》2015年01期,引用请注明来源400期刊网！

【摘要】：针对企业债务违约损失率判别问题中属性变量居多这一特点,选择支持向量机模型进行判别,并从贷款回收的角度将以往简单的两类有无回收模式(有回收和无回收)扩展为三类。为提高模型效率,将逐步判别分析法应用到模型变量的选择上,同时为了避免人为选择参数的随意性,采用粒子群算法优化支持向量机的参数,将建立的PSO-SVM多分类判别模型对500笔银行贷款进行实证研究。结果表明,该模型不仅提高了分类准确率,而且具有良好的稳健性。
【论文正文预览】：一、引言违约损失率(LossGivenDefault,LGD)是指在交易过程中债务人一旦违约给债权人造成的损失额度,即损失的严重程度。从贷款回收的角度看,因为损失率+回收率=1,所以LGD也可以用来衡量贷款回收的程度。违约损失率是银行风险管理的基础,也是度量信用风险预期损失和非预期损
【文章分类号】：F275;F832.4
【稿件关键词】：违约损失率支持向量机粒子群算法逐步判别法
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【稿件标题】：【违约概率 违约损失率】基于PSO_SVM的企业债务违约损失率判别模型
【作者单位】：哈尔滨理工大学经济学院;
【发表期刊期数】：《投资研究》2015年01期
【期刊简介】：《投资研究》杂志是由中华人民共和国新闻出版总署、正式批准公开发行的优秀期刊，投资研究杂志具有正规的双刊号，其中国内统一刊号：CN11-1389/F，国际刊号：ISSN1003-7624。投资研究杂志社由中国建设银行股份有限公司主办，本刊为月刊，开本：大16开语种：中......更多投资研究杂志社(http://www.400qikan.com/qk/10801/)投稿信息
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