贝叶斯融合方法集成的支持向量机预警国家助学贷款信用风险的研究

用贝叶斯方法将随机选用的多个不同类别的支持向量机集成为预警模型,通过银行实际助学贷款数据对模型进行测试和验证,结果表明该集成模型有更高的分类准确度,可以为银行助学贷款违约行为的预判提供重要的参考依据.     

浅探高校应对国家助学贷款违约风险的措施

国家助学贷款政策实施十几年来,取得了较大进展,但助学贷款还款违约率较高的问题一直存在。本文从贷款制度、贷款对象、贷款机构等方面分析了国家助学贷款违约风险成因,并针对高校这一国家助学贷款"桥梁",讨论了贷前、贷中、贷后三个阶段防范助学贷款违约风险的措施。     

基于支持向量机的大学生助学贷款个人信用评价

目前国内对大学生助学贷款个人信用的研究定性分析居多,很少运用定量的方法建立分析预测模型。该文在分析传统的信用评价模型优缺点的基础上,发现支持向量机方法(SVM)在评价贷款大学生个人信用应用时具有一定的优越性,试探性地运用支持向量机方法建立大学生助学贷款个人信用评价分析模型。通过实证分析获得了较高的预测准确率,并将分析结果与AHP、BPNN方法进行了比较,体现了SVM方法的相对优越性。因此,用支持向量机方法来评价贷款大学生个人信用是可行的、有效的。     

高校学生国家助学贷款违约原因分析及对策建议——以嘉应学院国家助学贷款工作为例

我国一些高校以及高校内不少院系毕业生助学贷款违约问题仍较突出。本文结合多年来从事嘉应学院院系国家助学贷款工作及对本校几个院系毕业生助贷违约跟踪调查的实际,对助学贷款中出现的毕业生违约现象进行原因分析,并从高校助贷管理层面上提出有效控制违约率的几点对策,以促使全国各高校国家助学贷款工作的健康、有序、可持续发展,助更多优秀贫困大学生顺利完成学业成长成才。     

国家助学贷款风险防范探析

根据广东省2007年3月开始实施的国家助学贷款管理办法，贷款学生的审批权下放到高校的同时．明确了学校的贷后管理职责及加大违约风险承担责任。在这种情况下，为加强校级贷款管理、将助学贷款风险防范控制在初期。笔者结合所在学校近几年的工作实践，提出从以下三个方面来入手：严格按量化标准认真做好贷前的贷款生认定及贷款审批工作：做好贷款学生的诚信教育、金融知识的宣传教育工作；完善贷款后期的管理工作。     

国家助学贷款实施中存在的问题再思考

国家助学贷款操作六年来，受到了学生、家长和社会有关方面的普遍欢迎，然而它的贷后还款却出现了较大问题，还款违约率普遍较高。本文从主客观两方面着重分析了大学生违约的主要原因，并从完善诚信立法、建立全国联网的个人征信系统以及加强大学生的诚信意识培养等方面提出了推进国家助学贷款持续健康发展的几点可行性建议。     

改进的粒子群算法的小波支持向量机预警模型

将小波函数引入支持向量机核函数,同时在支持向量机的学习算法上,引入了改进的粒子群优化算法,使得支持向量机的参数得到最优解,从而建立上市公司财务困境预警模型。实验结果表明,本文提出方法的预测准确率高于普通的小波支持向量机预警模型。     

基于支持向量机分类模型的上市企业财务预警

介绍了支持向量机的分类原理.通过72家上市企业的财务数据建立支持向量机的企业财务预警模型.并利用该模型对上市企业进行两类和三类模式识别.在此过程中还分析了采用不同核函数和参数的仿真结果,表明与传统的财务预警相比,SVM模型具有非线性和良好的泛化能力.     

构建和谐生源地信用助学贷款模式简

通过对泉州地区生源地信用助学贷款进行调研,了解到生源地信用助学贷款存在政策宣传不到位、贷前审查有漏洞、贷款信息不通畅、贷后管理缺失等一系列问题.解决生源地贷款问题必须采取加大宣传力度、构建网络贷款平台、明确政府、银行、高校、个人职责、完善贷后管理等对策,才能实现生源地信用助贷款的可持续发展.     

试论国家助学贷款偿还过程中的违约现象

国家助学贷款在实施的九年间对于支持高等教育深化改革,促进我国教育事业持续健康发展,帮助贫困大学生顺利完成学业等方面提供了有力的经济上的保障。然而,我们也应看到,随着国家助学贷款工作的深入开展,在部分大学生中出现的恶意拖欠、逃避还贷还息等违约现象也时常发生。本文从国家助学货款偿还过程中大学生违约现象所带来的问题及其违约现象形成的原因和对策等方面来进行阐述。     

我国高校助学贷款高违约率的成因及对策

我国高校国家助学贷款工作自1999年开展至今,已成为资助贫困生的主要渠道之一,在促进高等教育公平开展、帮助贫困大学生健康成长等方面发挥重要作用。近年来,随着还款工作的逐年进行,由于贷款政策自身的不完善,我国征信系统不健全。大学生诚信意识淡漠,就业难、工资低、还款时间短等原因,造成大学毕业生逾期违约现象日益严重。文中从完善征信体系;理顺银行和高校在助贷中的职能关系;加大政策支持,缓解大学生还款压力等方面阐述促进国家助学贷款顺利发展的对策。     

高校国家助学贷款违约问题及防范对策简

国家助学贷款是由政府主导、财政贴息,银行、教育行政部门与高校共同操作的专门帮助高校贫困家庭学生的银行贷款,是高校学生资助体系的重要组成部分.近年来,违约问题的发生,严重制约着助学贷款工作的良性持续开展.本文从多层面分析违约问题的原因,并就改善助学贷款违约问题提出相应的防范对策.     

国家助学贷款信用风险预警指标体系的构建与应用

结合广发银行江门分行助学贷款的实际情况,对助学贷款信用风险预警指标体系进行了探讨.运用德尔菲方法和熵值法建立了国家助学贷款信用风险预警指标体系和信用评估方法,并进行了实际应用尝试,收到了良好的预警效果.     

基于粒子算法和支持向量机的财务危机预警模型

基于特征集的选择、核函数参数的优化对支持向量机(SVM)模型的预测性能有着重要的影响,提出了一个粒子算法-支持向量机(PSO-SVM)模型.该模型采用PSO对特征集和核函数参数同时进行优化,从而提高SVM模型的预测结果.将所提出的PSO-SVM模型应用到财务危机预警中,取得了较佳的预测结果.     

国家助学贷款的风险及控制机制研究

国家助学贷款的还款违约率是影响到助学贷款事业成败的重要问题,也是风险的关键所在.本文首先提出国家助学贷款存在着显性风险与隐性风险的观点,认为显性风险是与还款违约率有直接因果关系的风险;而隐性风险是一些深层次的系统风险,对国家助学贷款事业的健康发展具有长期作用与影响.本文着重研究了高等教育机构在控制隐性风险方面的责任与作用,特别是加强诚信教育、增强教育适用性与实效性、提高教育质量的作用,也讨论了利用学生就业与薪酬信息、还款违约率信息等反馈信息促使高等教育机构进行改进的风险控制机制.     

基于改进支持向量机的空气质量监测预警模型

在使用粒子群和组合预测方法改进传统支持向量机预测精度的基础上,构建了基于空气质量指数的城市空气质量监测预警模型.在参数优化方面,为了提高惩罚参数和核参数的选择精度,利用带收敛因子的粒子群算法,优化了网格搜索交叉验证法的参数筛选流程;在模型改进方面,为综合利用多种预测算法的优势,引入组合预测方式对灰色预测、时间序列预测和PSO-SVM模型的预测结果进行最优线性组合.结果表明:改进后的参数筛选流程和支持向量机的空气质量监测预警模型具有预测数据结构风险低、预测均方误差最小、运算精度高、运算速度快和适用性广等特征.     

高职院校国家助学贷款学生违约现状分析及对策

对高职院校助学贷款违约现象进行调查，具体分析当前高职院校助学贷款学生违约的原因，对如何做好高职院校国家助学贷款工作提出相应对策。     

国家助学贷款中引入信用担保探析

国家助学贷款是信用贷款，它无须提供担保、抵押或质押。由于诚信缺失使得违约率和不良贷款率都很高，信用风险成为国家助学贷款的主要风险，也是阻碍国家助学贷款健康发展的主要因素。将信用担保引入助学贷款，利用信用风险定价理论对参与者进行定价，能够有效减少助学贷款中的信用风险问题，降低贷款的违约率，从而推动国家助学贷款健康持续发展。     

基于支持向量机的上市公司财务危机预警研究

以2002—2005年在沪深两市挂牌交易的87家ST上市公司及102家非ST上市公司为样本,采用公开发布的财务报表中的相关数据,运用支持向量机模型进行了实证研究.研究表明,在小样本数据条件下,与其他预警模型相比支持向量机模型预测精度远远高于其他方法,具有其他方法所不具有的优越性.     

高校国家助学贷款违约问题及防范对策

国家助学贷款是由政府主导、财政贴息,银行、教育行政部门与高校共同操作的专门帮助高校贫困家庭学生的银行贷款,是高校学生资助体系的重要组成部分。近年来,违约问题的发生,严重制约着助学贷款工作的良性持续开展。本文从多层面分析违约问题的原因,并就改善助学贷款违约问题提出相应的防范对策。