银行业信用风险预警模型的研究——结合Logit与SVM方法.pdf

简介：
本文探讨了在银行业中运用Logistic回归（Logit）和支撑向量机（SVM）技术构建信用风险预警模型的方法，并分析其有效性。 本段落基于银行业金融机构的大额授信风险及零售贷款违约数据，从宏观经济环境、客户信贷行为以及企业经营水平三个维度出发，对相关预警指标进行了系统分析，并构建了针对企业客户的信用风险预警体系。通过统计学与数据挖掘方法的应用，我们深入探究并揭示了隐藏于财务和信贷行为等客户信息背后的潜在风险特征。 在此基础上，本段落提出了一种结合Logit模型和支持向量机（SVM）的混合预警模型。此模型不仅继承了单一模型的优点，还能够更好地捕捉影响因素对客户违约预测中的线性和非线性复杂特性。实证研究表明，新的混合模型具有更强的泛化能力，并且在识别客户的信贷风险方面表现出更高的准确性。