基于RF-ANFIS的供應(yīng)鏈金融個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型研究.pdf

1、供應(yīng)鏈金融作為新興事物，與傳統(tǒng)的金融不同。它旨在幫助供應(yīng)鏈的參與主體擺脫融資困難，并且建立一個(gè)更好的供應(yīng)鏈環(huán)境，促進(jìn)供應(yīng)鏈快速發(fā)展。但在供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估領(lǐng)域，相關(guān)的研究更偏向于大中型企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，對(duì)于當(dāng)前市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)重要組成的偏向于個(gè)體的微企業(yè)、個(gè)體工商戶等其他參與個(gè)體反而視而不見，本文正是從這方面著手，對(duì)供應(yīng)鏈金融個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方面進(jìn)行研究，目標(biāo)是為供應(yīng)鏈參與者帶來信用便利。
　　針對(duì)現(xiàn)階段供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)研究現(xiàn)狀，

2、以及信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型多使用單一模型，導(dǎo)致了模型預(yù)測(cè)精度與穩(wěn)健性不能兼并和可解釋性差等問題。本文分析了各學(xué)者在信用風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域的研究成果，最后結(jié)合現(xiàn)有的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，提出了基于隨機(jī)森林(RF)與自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)（ANFIS）的兩階段組合模型RF-ANFIS。利用RF算法對(duì)樣本指標(biāo)變量進(jìn)行重要性度量，選出對(duì)分類值影響最大的幾個(gè)指標(biāo)變量;再將得到的指標(biāo)變量作為構(gòu)建的ANFIS系統(tǒng)的輸入變量，利用ANFIS系統(tǒng)進(jìn)行個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。