本文作者：张勇；郑建国；成功正常投稿发表论文到《商场现代化》2008年02期,引用请注明来源400期刊网！
【摘要】：本文提出模糊支持矢量机的模糊规则提取方法,针对当前SVM的常见模型参数选择的方法的不足,引入遗传算法的自动模型选择优化方法;考虑到信用评级数据的非线性特征,提出了新的信用评级核主成分(KPCA)的特征提取方法,减少指标间的相关性,提高模型的预测精度;使用上市公司数据进行了实证分析,实验结果证明了该信用评级方法优于神经网络的方法,证明了该方法适用性。
【论文正文预览】：一、引言近年来,随着全球日益剧烈的经济波动和金融创新的发展,国际银行业面临的风险日益复杂,而信用风险是导致银行资产质量下降、出现流动性危机的主要根源,也是导致区域性及至全球性金融危机的根本原因之一。《新巴塞尔资本协议》要求各国银行采取内部评级法(InternalRati
【文章分类号】：F832.2;F224
【稿件关键词】：信用评级体系模糊支持矢量机核主成分神经网络遗传算法特征提取上市公司模型参数特征向量预测精度
【参考文献】:

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【稿件标题】：[信用评级多少钱论文]基于核主成分的支持矢量机信用评级
【作者单位】：
【发表期刊期数】：《商场现代化》2008年02期
【期刊简介】：《商场现代化》杂志由中国商业联合会主管、中商科学技术信息研究所主办。主要探讨国内外现代商业管理经验和介绍现代科技在商业营销管理中的应用，并且刊发精选的国内外现代商业流通领域理论研究成果与现代贸易经济理论的科研论文。其严格化，标准化及权威性在......更多商场现代化杂志社(http://www.400qikan.com/qk/945/)投稿信息
【版权所有人】：张勇；郑建国；

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