曾江洪　王莊志　崔曉云

摘要：中小企業(yè)集合債券融資個體的信用風(fēng)險度量面臨小樣本、非線性、高維數(shù)等現(xiàn)實問題，傳統(tǒng)的評估方法很難適用。為了彌補傳統(tǒng)評估方法的不足，提高信用風(fēng)險度量的準確性，建立了適用性更強的信用風(fēng)險評估指標體系，并引入基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論的SVM模型對融資個體信用風(fēng)險進行度量。選取徑向基核函數(shù)作為支持向量機的核函數(shù)，通過數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)化與縮放、參數(shù)的優(yōu)選，最終獲得了分類效果比較好的中小企業(yè)集合債券融資個體信用風(fēng)險度量模型。經(jīng)實際數(shù)據(jù)檢驗，模型的預(yù)測準確率為90.77%，具有較強的適用性。

關(guān)鍵詞：信用風(fēng)險；融資個體；SVM模型；中小企業(yè)集合債券

中圖分類號：F276.3 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3104（2013）02?0008?04

中小企業(yè)集合債券是我國對中小企業(yè)融資問題探索的成果體現(xiàn)，在央行調(diào)控銀行信貸規(guī)模，中小企業(yè)融資難的情況下，中小企業(yè)集合債券的發(fā)行可以幫助中小企業(yè)的直接融資，為中小企業(yè)的發(fā)展提供了有力的支持。但由于中小企業(yè)自身信用水平較低，參與集合債券的中小企業(yè)行業(yè)來源多樣化，且目前發(fā)行企業(yè)數(shù)量有限，研究樣本小，傳統(tǒng)的信用風(fēng)險度量模型很難適用。信用風(fēng)險的難以計量性一定程度上制約了中小企業(yè)集合債券的發(fā)展，基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論的支持向量機（SVM）模型提供了一種適宜的度量方法，能很好的解決此問題。

統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論系統(tǒng)地研究了經(jīng)驗風(fēng)險最小化原理成立的條件，是目前針對小樣本統(tǒng)計估計和預(yù)測學(xué)習(xí)的最佳理論[1]。支持向量機方法是Vapnik[2]等提出的建立在統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論的VC維理論和結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化原理基礎(chǔ)上的新型學(xué)習(xí)方法，具有嚴格的理論基礎(chǔ)。它以有限的樣本信息為依據(jù)，尋求模型的復(fù)雜性與學(xué)習(xí)能力間的最佳折衷，以期獲得最好的推廣能力。在小樣本學(xué)習(xí)方面具有的優(yōu)越性，可以較好地解決傳統(tǒng)評估方法不能解決的非線性、高維及局部極小點等問題，并具有較好的泛化性能，對于未知類別樣本具有相當卓越的分類與預(yù)測能力。

本文基于支持向量機模型對中小企業(yè)集合債券融

資個體的信用風(fēng)險進行度量，以期提供更為適用的度量模型，進一步完善中小企業(yè)集合債券的風(fēng)險管理與控制。