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基于改进支持向量机的信用风险建模研究的开题报告
一、研究背景及意义
信用风险是指借款人无法按时偿还借款本息，最终导致银行或贷款机构损失的可能性和程度。信用风险的存在是金融业中一个长期存在的问题，直接影响到银行、证券、保险等金融机构的稳健运营和经济社会的发展。如何合理有效地识别和评估借款人的信用风险成为了金融机构面临的重要问题之一。
目前，常用的信用风险评估方法主要有贝叶斯模型、神经网络模型、决策树模型以及支持向量机模型等。但是传统的支持向量机模型在实际应用中存在多个问题，例如模型过拟合、数据维数高等问题。因此，需要对支持向量机模型进行改进，提高其对于信用风险评估的准确性和实用性。
二、研究目的
本课题旨在通过改进支持向量机模型，研究信用风险建模方法，提高对借款人信用风险评估的准确性和实用性。
具体目标如下：
1.收集整理信用风险评估相关数据，构建数据集；
2.建立改进的支持向量机模型，并在该模型的基础上开展实证分析；
3.对结果进行分析和总结，提出对模型的改进意见和建议；
4.通过对改进后模型的实证分析，验证改进方法的有效性和实用性。
三、研究内容
本课题主要包括以下研究内容：
1.数据收集和预处理：收集相关数据并进行预处理，包括缺失值填充、异常值处理、特征选择等。
2.常规支持向量机模型建模：构建常规支持向量机模型，并对借款人信用风险进行评估。
3.改进支持向量机模型建模：基于常规支持向量机模型，对其进行改进，提高其对借款人信用风险评估的准确性和实用性。可能的改进方法包括参数调整、核函数的选择、模型组合等。
4.模型评估和优化：通过实验，对比常规支持向量机模型和改进支持向量机模型的预测性能并分析其特点，最终选择最优模型。
5.结果分析和总结：对改进后模型的实证分析结果进行分析和总结，提出改进意见和建议。
四、研究方法
本课题使用的主要研究方法包括：
1.数据分析方法：对数据进行预处理、特征选择等分析，并用于构建模型。
2.支持向量机模型：应用支持向量机建立信用风险评估模型，并对模型进行改进。
3.模型评估方法：通过实验对模型的预测性能进行评估，分析不同参数组合对模型性能的影响。
4.统计分析方法：对结果进行统计分析，总结模型的优劣。
五、预期成果
本课题的预期成果包括：
1.构建信用风险数据集和模型；
2.对常规支持向量机模型进行改进，得出新的改进支持向量机模型；
3.通过实证分析，提高支持向量机模型对信用风险评估的准确性和实用性；
4.提出模型改进意见和建议。
六、研究进度安排
任务|时间节点
------|---------
1.数据收集和预处理|第一至二周
2.常规支持向量机模型建模|第三至四周
3.改进支持向量机模型建模|第五至七周
4.模型评估和优化|第八至九周
5.结果分析和总结|第十至十一周
6.撰写毕业论文|第十二至十五周
七、参考文献
[1]张婕.改进的支持向量机在个人信用风险评估中的应用[J].商网,2016(05):1-3+6.
[2]钱超,李存达.基于支持向量机的企业信用风险评估[J].现代经济,2016,92(08):42-43.