商业银行信用风险评估中多分类方法的比较

摘要

信用风险评估问题本质上属于有序多分类问题,如何构造一个有效的评估模型是商业银行信贷工作的关键环节.本文对几种基于支持向量机的多分类方法:逐一鉴别法(one-against-rest)、一一区分法(one-against-one)、有向无环图法(DirectedAcyclicGraph,DGA)、和内置空间法(EmbeddedSpace,ES)进行了分析比较,并将其分别应用到信用风险评估的建模中.最后通过仿真实验对其预测准确率进行了比较.综合考虑几种方法的性能,我们认为有向无环图法和内置空间法,具有较快的学习速度和较高的评估准确率,更适合于作为商业银行信用风险评估的建模方法.