TY - Jour Au - Wang，Yunqi Py - 2020 DA - 2020/06/08 - 使用内核特征选择的小型和微型微型企业的信用风险评估多标准的多标准线性优化分类器：来自中国的证据SP -2394948 VL - 2020 AB - 信贷风险评估在近年来，通过研究人员，金融机构和银行，特别是对于小型和主题企业来说，近年来越来越大。证据表明，小型和微调企业的信用风险评估的核心是构建科学信用风险指标体系，关键是建立有效的信用风险预测模型。因此，我们分析了影响中国小型和主典企业信用风险的因素，然后通过增加行为信息，监管信息和政策信息来构建全面的信用风险指标制度。此外，我们通过引入一个常态内核特征选择来改善多标准线性优化分类器（MCLOC），从而建立基于内核特征选择的多标准线性优化分类器（KFS-MCLOC）。至于实验，我们使用来自中国商业银行的真实业务数据来测试这些模型的性能。结果表明，（1）所提出的KFS-MCLOC以比其他模型的预测准确性，可解释性和稳定性更大的优势;（2）KFS-MCLOC从53个原始功能中选择10个功能，并自动提供其重量的选择;（3）通过具有逐步参数的Logistic回归模型选择的特征进一步验证并比较了KFS-MCLOC选择的特征，以及“快速比例”的指标。净经营现金流; enterprises’ abnormal times of water, electricity, and tax fee; overdue days of enterprises’ loans; and mortgage and pledge status” are proved to be the most influencing credit risk factors. SN - 1076-2787 UR - https://doi.org/10.1155/2020/2394948 DO - 10.1155/2020/2394948 JF - Complexity PB - Hindawi KW - ER -