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整数规划法.薛锋（2006）选取上市公司数据,使用混合整数规划法,建立企业信用风险评估模型进行信用风险评估,模型可以满足非参数检验,也不需要样本数据服从正态分布,可以较为广泛的应用,经数据实际测算的结果说明,该模型鲁棒性较好,预测效果较好,准确率较高.遗传算法.薛惠锋（2006）利用人工智能方法——GA-PSO混合规划算法构建企业信用风险评估模型.并利用上证50若干企业的实际数据对模型进行了实证检验.实证结果显示该模型能有效预测上市企业的信用风险状况.该模型在收敛性能及预测准确率等方面优于基于传统的多元回归方法及GP方法的信用风险评估模型.JonathanN.Crook（2007）参考诸多文献比较线形回归（LDA）,Logistic回归,决策树,数学规划法,神经网络法,遗传算法,遗传编程,K近邻法,支持向量机几种方法,认为支持向量机法的准确率相对较高.

从以上对国内外研究现状的分析可知,尽管国内外已有许多专家学者对商业银行客户信用评估进行大量的研究,但在实际应用中涉及中小企业的研究较少,未考虑我国企业普遍存在的内部人控制的企业中管理者个人因素对企业信用的影响,限制了模型的适用范围.

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