商业银行信用风险的KPCA-PSO-SVM智能预警研究的开题报告.docx

商业银行信用风险的KPCA-PSO-SVM智能预警研究的开题报告
开题报告
论文题目：商业银行信用风险的KPCA-PSO-SVM智能预警研究
一、选题意义
商业银行业务范围广泛，其中信贷业务是其主要业务之一。由于历史原因，我国商业银行过去一直处于以担保为主的信贷业务模式，信贷风险集中，且信贷实务操作人员大多缺乏丰富的经验。随着金融市场化呈现出快速发展的趋势，市场利率的逐步放开、竞争的加剧、监管规则的严格等因素以及最近几年金融业的危机，使得商业银行的信用风险面临严峻的挑战。因此，如何对商业银行信贷业务中的信用风险提前做出预测和识别，成为商业银行必须要面临的挑战。
二、研究内容
本文研究商业银行信用风险的KPCA-PSO-SVM智能预警方法，包括以下几点：
1.对商业银行的信贷业务数据进行分析和处理，包括数据预处理和特征选择。
2.基于核主成分分析（KPCA）对商业银行信贷业务数据进行预处理，压缩数据维度，提取出主要特征。
3.引入粒子群优化（PSO）算法对支持向量机（SVM）模型进行参数调优，提高SVM分类的准确率。
4.基于以上处理结果和模型，在商业银行信贷业务中选取适当的指标进行建模，预测商业银行信用风险指标。
三、研究方法
1.分析商业银行信贷业务数据，准备数据预处理、特征选择等部分的工作。
2.核主成分分析（KPCA）算法：定义核函数，求解KPCA的优化问题，对数据进行预处理。
3.粒子群优化算法：计算适应度函数，调节SVM分类模型的参数。
4.支持向量机（SVM）分类算法：建立SVM模型，进行数据训练和测试，预测目标指标。
5.对实际数据进行分析和访谈，对模型进行验证和修正。
四、论文结构
本文共分为六个部分：
第一部分：绪论。阐述研究的背景、目的及意义，对信用风险的定义和研究现状进行简介。
第二部分：文献综述。对KPCA、PSO和SVM分类算法、以及其他与信用风险智能预警相关的研究进展进行综述。
第三部分：方法设计。详细介绍核主成分分析、粒子群优化和支持向量机分类算法、以及基于以上算法构建的预测模型。
第四部分：数据处理和结果分析。对商业银行信贷业务数据进行处理，并用本文提出的方法预测商业银行信用风险的指标。
第五部分：实验验证。对模型的有效性和预测精度进行验证，在实际应用中对算法的可行性进行实验验证。
第六部分：结论及展望。总结本文所做的工作，探讨未来的研究方向。
五、预期成果
通过对商业银行信贷业务数据进行处理，并基于KPCA-PSO-SVM算法进行预测，实现对商业银行信用风险的灵敏预警，为商业银行提供一种新的、有效的风险管理方法。
六、研究进度计划
1.论文选题及选题报告——7月
2.文献综述和背景调查——8月
3.算法理论研究和模型设计——9月至11月
4.数据处理和结果分析——12月至2月
5.实验验证和论文撰写——3月至4月
6.论文排版和修改——5月至6月
七、参考文献
[1]林忠华.金融风险管理中的KPCA-SVM模型预警研究[J].经济理论与经济管理,2013(1):64-73.
[2]柴红静,张梦珂.基于核主成分分析可视化的高维数据特征提取方法[J].中国图象图形学报,2016(5):783-791.
[3]张燕,雷志红,张琪.应用粒子群优化算法的人脸检索[J].信息与电子工程,2017,6(2):54-60.
[4]黄颖华.支持向量机在信用风险评估中的应用综述[J].上海财经大学学报,2011(2):52-56.