7信用風(fēng)險(xiǎn)分析方法的發(fā)展-免費(fèi)閱讀
【正文】 ， 國(guó)內(nèi)不能直接照搬國(guó)外的方法，而要科學(xué)、靈活地借鑒國(guó)外的先進(jìn)模型，逐步開(kāi)發(fā)適合中國(guó)實(shí)際的信用風(fēng)險(xiǎn)模型。其中，通過(guò)非線性映射，將低維空間中的非線性問(wèn)題轉(zhuǎn)變?yōu)楦呔S空間中的線性問(wèn)題，并采用一核函數(shù)代替高維空間中的內(nèi)積運(yùn)算，達(dá)到避免高維運(yùn)算和解決非線性的目的。 kerling（ 1995）將遞歸分割算法與 da 方法進(jìn)行比較的同時(shí)，提出了兩種方法的雜合方法，結(jié)果證明雜合方法的分類效果比單獨(dú)使用這兩種方法都好。相反的觀點(diǎn)如 altman 認(rèn)為： nn 分析方法在信用風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和預(yù)測(cè)中的應(yīng)用，并沒(méi)有實(shí)質(zhì)性的優(yōu)于線性區(qū)別模型。對(duì)新樣本的輸入，模型可產(chǎn)生信用風(fēng)險(xiǎn)分析的判別的的結(jié)果。傳統(tǒng)的專家系統(tǒng)采用直接法，這種方法要消耗大量的時(shí)間和人力，而且問(wèn)題域中的一些經(jīng)驗(yàn)性知識(shí)無(wú)法清楚表示，故限制專家系統(tǒng)的規(guī)模和實(shí)用性。其原因是。 k 近鄰判別法是一種非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法，它在一定距離概念下按照若干變量從樣本中選取與確定向量距離最短的 k 個(gè)樣本為一組。中國(guó)加入wto 后，國(guó)內(nèi)的金融機(jī)構(gòu)面臨來(lái)自同行的激烈競(jìng)爭(zhēng)，因此了解和借鑒先進(jìn)的風(fēng)險(xiǎn)管理模型，建立科學(xué)的信用風(fēng)險(xiǎn)分析體系就成為目前的當(dāng)務(wù)之急。 第 1 頁(yè) 共 8 頁(yè) 信用風(fēng)險(xiǎn)分析方法的發(fā)展 [摘要 ]對(duì)目前極具應(yīng)用前景的信用風(fēng)險(xiǎn)分析方法進(jìn)行了評(píng)述，分析了它們的特點(diǎn)、應(yīng)用及進(jìn)展，并在此基礎(chǔ)上，提出了我國(guó)相應(yīng)的決策，以便為促進(jìn)我國(guó)信用風(fēng)險(xiǎn)管理水平的提高提供有益的借鑒。 第 2 頁(yè) 共 8 頁(yè) 二、信用風(fēng)險(xiǎn)分析方法的發(fā)展及其進(jìn)展 信用風(fēng)險(xiǎn)的分析是個(gè)世界性的問(wèn)題。聚類分析是根據(jù)借款人 的指標(biāo)計(jì)算出樣本空間的距離將其分類。在同樣的樣本容量下，若對(duì)具 體問(wèn)題的確存在特定的參數(shù)模型并可能找出時(shí)，非參數(shù)方法不及參數(shù)模型效率高。他們改變知識(shí)獲取的傳統(tǒng)方法即直接法，提出了啟發(fā)式方法，即首先由專家提出范例對(duì)其特性加以提取，之后使用啟發(fā)算法獲取生產(chǎn)式規(guī)則，選用概念學(xué)習(xí)算法，從若干固定的屬性描述的已知分類中抽 第 4 頁(yè)
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