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基于支持向量机的上市银行成长性研究的开题报告
题目：基于支持向量机的上市银行成长性研究
一、研究背景和意义
银行是财务行业的核心代表，对于经济社会的发展具有重要意义。在中国，随着金融市场的不断发展和银行业的不断开放，上市银行的数量呈现快速增长的趋势。如何评价上市银行的发展状况和成长性，具有重要的理论和实践意义。
传统的研究主要采用基于财务指标的分析方法，尽管该方法的结果可以反映银行的一些基本经营情况，但不能很好地反映银行的全面运营情况和成长性。因此本研究提出了基于支持向量机的上市银行成长性评价模型，旨在全面评估银行在不同经营环境下的成长能力，并为银行发展和监管提供参考依据。
二、研究内容及方法
（一）研究内容
1.上市银行成长性评价指标研究。结合财务数据和相关指标，选取一系列关键指标，形成科学完整的指标体系，建立上市银行成长性评价指标体系。
2.支持向量机算法研究。支持向量机是一种强大的机器学习算法，能够在非线性情况下实现高精度分类，是本研究的重要工具。
3.基于支持向量机的上市银行成长性评价模型构建。利用支持向量机算法构建上市银行成长性评价模型，根据不同的经营环境和财务状况，对银行进行全面评估。
（二）研究方法
1.文献研究法：对国内外银行业成长性评价研究的文献进行梳理和整理，总结财务指标评估方法的优缺点。
2.实证研究法：基于上市银行的财务报告和相关指标数据，构建基于支持向量机的上市银行成长性评价模型，并对模型的准确性和实用性进行实证分析。
三、预期研究成果
1.上市银行成长性评价指标体系。研究出较为科学完整的上市银行成长性评价指标体系。
2.基于支持向量机的上市银行成长性评价模型。构建基于支持向量机的上市银行成长性评价模型，实现对银行的全面评价。
3.实证分析结果。通过实证分析，检验模型的准确性和可靠性，并为银行发展提供相应的策略建议。
四、研究进度安排
阶段|完成时间|主要工作内容
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第一阶段|2021年9月-2022年1月|阅读相关文献，确定研究内容和研究方法；梳理和整理上市银行成长性评价指标；准备支持向量机算法的应用。
第二阶段|2022年2月-2022年6月|构建支持向量机模型，进行初步实验，获取数据并进行处理，进行模型的训练和测试。
第三阶段|2022年7月-2022年11月|进行实证验证，并对模型进行优化和调整，撰写论文，准备答辩。
第四阶段|2022年12月|完成论文的终稿，进行答辩，并提交毕业论文。
五、参考文献
1.李志荣.基于主成分分析和支持向量机的银行业偿债能力评估研究[J].实验技术与管理,2015(5):35-39.
2.汪麒麟,许雪梅.基于支持向量机的上市银行风险识别研究[J].金融研究,2011(1):42-53.
3.陈宏.支持向量机及其应用[M].电子工业出版社,2010.
4.DuH,ChenQ,ChenQ.ResearchontheFinancialPerformanceEvaluationofState-ownedCommercialBanksinChinaBasedonGreyClusteringEvaluationandSupportVectorMachine[J].ProcediaEngineering,2017,174:91-98.