基于支持向量機的信托公司風險預(yù)警指標及模型研究.pdf

1、風險管理一直是企業(yè)金融活動的重要部分。近年來我國經(jīng)濟快速發(fā)展，必然會對企業(yè)經(jīng)營和金融環(huán)境有著巨大影響。企業(yè)如何管理快速變化的環(huán)境帶來的日益復(fù)雜的風險，是個關(guān)鍵的課題。對于與高風險相伴而生的中國信托公司而言，毋庸置疑地更有非凡意義。
　　支持向量機是建立在統(tǒng)計學習理論上的，是一類新的分類和回歸問題的機器學習算法。因為支持向量機對少樣本和高維數(shù)據(jù)的分類能達到較高的準確率，它已經(jīng)是學術(shù)界的一個研究熱點。
　　本文試圖通過建立基于支

2、持向量機的風險預(yù)警指標體系和模型，為信托公司決策層提供一個更高效的風險管理手段，以提高其風險控制能力。
　　本文的主要研究內(nèi)容如下:
　?。?）剖析了統(tǒng)計學習理論和支持向量機理論；
　?。?）在介紹信托概念和背景后，對中國信托公司面臨的風險和風險管理的現(xiàn)狀進行了分析;
　?。?）基于支持向量機適應(yīng)少樣本高維數(shù)數(shù)據(jù)的特點，構(gòu)建了信托公司風險預(yù)警指標體系；
　?。?）在該指標體系上，給出了支持向量機模型實現(xiàn)的具