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基于logistic回归的P2P网贷平台信用风险评估研究的开题报告
一、选题背景
随着科技的发展，P2P网贷平台已经成为一种突破传统金融体系、便捷快速的融资渠道。然而，随着P2P网贷平台的不断增多与发展，信用风险也日益突出，个人及企业借款人逐渐被评估为较高风险群体，P2P平台对贷款人的信用风险评估变得尤为重要。传统的信用评估方法存在很多不足，例如模型精度低、评估周期长、评估效果难以可靠评估等缺点。因此，如何利用现有优秀的数据处理工具，对用户进行便捷、快速、准确的信用评估，是当前亟待解决的问题。
二、研究目的
本研究旨在利用logistic回归模型，通过对P2P借款人的个人信息、信用记录、借款申请以及其他相关因素进行筛选，分析并建立一个能够准确评估P2P借款人信用风险的模型，为P2P网贷平台提供可靠的信用评估手段。
三、研究内容
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.收集并整理一定规模的P2P借款人的影响信用风险的因素，包括个人信息、信用记录、借款行为等因素，并构建基础数据集。
2.运用SPSS、Python等专业工具对数据进行预处理和分析，筛选出与信用风险评估相关的因素，并利用相关模型筛选特征。
3.基于logistic回归算法，训练模型并对模型进行优化，以提高模型的预测精度和稳定性。
4.利用分析工具，对模型进行性能测试和结果分析，评估模型的信用预测能力。
5.基于模型结果，提出有关信用风险评估的建议，深入分析和解决问题。
四、研究意义
本研究将贯穿整个P2P借贷的信用风险评估过程，从收集数据、筛选特征、建立模型、性能测试以及结果分析和解释。随着互联网金融的不断发展，相信本研究成果在该领域内将具有较为重要的应用价值。
具体的，根据研究结果，P2P网贷平台可以利用本模型准确评估借款人的信用风险，有针对性地提供更高效、更优质的借贷服务，减少相关的风险和损失。同时，研究成果也有助于更好地引导投资人的投资方向，降低投资风险并增强利润效益。
五、研究方法
本研究将主要采用logistic回归算法，利用SPSS、Python等专业工具对数据进行预处理和分析，并通过机器学习等先进技术对特征进行筛选，从而构建高精度的信用评估模型。
六、预期结果
本研究预期将建立一个较为完善的、能够准确预测P2P借款人信用风险的模型，并验证模型的可行性。通过模型验证，我们可以获得以下结论：
1.初步收集和分析的因素与信用风险密切相关，筛选得到的特征具有较高的参考价值。
2.logistic回归模型具有较好的可解释性和适应性，能够准确预测P2P借款人信用风险并给出交予科学依据。
3.建立的信用风险评估模型具有一定的通用性，对提高P2P网贷新老客户借款方面的信用风险评估水平，具有较好的促进作用。
七、论文结构
本文的结构如下：
第一章：引言
第二章：相关理论总结
第三章：研究方法与数据收集
第四章：特征筛选
第五章：logistic回归模型
第六章：模型性能测试
第七章：研究结果与应用
第八章：结论及展望
参考文献
附录