1、個人信用評估問題是風(fēng)險管理的重要組成部分，隨著社會的發(fā)展，個人信用評估問題已經(jīng)得到了廣泛的重視和應(yīng)用。它可以被轉(zhuǎn)化成一個兩分類問題，解決兩分類問題常用的方法有很多，例如:回歸算法、近鄰算法、遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)等。其中，支持向量機(jī)已經(jīng)成為個人信用評估方法的研究熱點。本文對支持向量機(jī)進(jìn)行推廣，得到了處理矩陣數(shù)據(jù)分類的支持矩陣機(jī)方法。為了能解決非線性分類問題，本文又引用了矩陣數(shù)據(jù)核函數(shù)，然后將矩陣數(shù)據(jù)核函數(shù)和支持矩陣機(jī)進(jìn)行組合，就

2、得到了處理個人信用評估的新方法。
　　本文的研究內(nèi)容及結(jié)果:
　　(1)簡單敘述了分類問題以及支持向量機(jī)理論。
　　(2)傳統(tǒng)的個人信用評估數(shù)據(jù)都是向量型數(shù)據(jù)，而這種向量型數(shù)據(jù)有兩大不足:一是丟失指標(biāo)之間的關(guān)系信息;二是不具有時間動態(tài)性，這兩點不足都會極大的影響最終的信用評估結(jié)果。
　　(3)針對向量型數(shù)據(jù)的不足，我們提出了個人信用評估的矩陣型數(shù)據(jù)，并且給出了構(gòu)造矩陣型數(shù)據(jù)的兩種方法，當(dāng)然這兩種方法也不是完滿的，