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基于支持向量机集成算法的中小企业信用风险分析文献综述

 2020-05-26 08:05  

随着中国互联网技术和金融业务的发展,二者的联系也越发紧密,逐渐形成了一种新模式#8212;#8212;互联网金融。

互联网金融作为中国新型金融模式的典型代表,在过去短短几年蓬勃发展起来,并对相应的金融业务、金融子行业、市场以及整个金融体系都带来了不同程度的影响。

由于互联网金融的本性还是在金融,而金融的核心是处理风险。

同时,因为互联网本身的复杂特性,导致其风险比传统金融可能更加复杂[1]。

而我国中小企业占企业总数90%以上,但中小企业具有财务信息不透明,抵押担保品匮乏等特点,从银行、资本市场等传统金融渠道融资,普遍存在融资难、融资贵等问题。

互联网金融借助掌握的海量客户数据和大数据的处理技术,以较低的成本快速地掌握大量客户的行为特征,包括信用等级和风险评估等咨询,利用从事风险定价、期限匹配等复杂交易的技术优势,还可降低关于资金期限、风险分担等成本[2]。

所以,在互联网金融的背景下,最主要的是对中小企业进行风险分析,促进我国中小企业更好地发展,促进我国经济蓬勃发展。

当前,国内外对中小企业信用风险的分析有多种方法。

邹琳在其2009年发表的论文中,在充分总结国内外信用风险评价研究文献后发现,将当前信用风险评价方法大致分为专家判断方法,信用评分方法,人工智能模型和现代信用风险模型。

因为专家判断方法的主观性较强,信用评级方法由于数据样本的严格假设以及金融数据的高噪音特性,并且缺乏严密的理论基础,现代信用风险模型因为其特有的复杂性和不确定性等原因,致使人工智能方法在中小企业信用风险的分析中具有较好的效果[3]。

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