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基于Stacking集成学习的信用债真实违约预警研究的开题报告
一、研究背景
随着国内金融市场的不断发展，信用债市场规模不断扩大。而信用债真实违约风险也逐渐凸显，如何对信用债进行真实违约预警，对于金融机构的风险管理和投资决策具有重要意义。传统的利用财务指标进行预测的方法存在很多局限性，如单一依据、缺乏足够的数据量等问题。因此，本研究拟采用Stacking集成学习方法对信用债真实违约进行预测。
二、研究目的与意义
本研究旨在利用Stacking集成学习方法构建信用债真实违约预测模型，提高信用债真实违约预测的准确率，为金融机构提供科学的投资决策和风险管理支持。本研究的意义在于：为行业提供了更为有效、科学的预测手段，为投资方提供决策辅助，为金融机构提供风险管理指南。
三、研究内容与方法
1.研究内容
本研究将选取现有的信用债样本进行研究。通过Stacking集成学习方法，结合多个预测模型来构建信用债真实违约预测模型，从而提高预测的准确率。
2.研究方法
(1)数据采集与清洗
利用Bloomberg等金融数据库采集信用债的相关信息，辅助数据清洗和特征选择。
(2)特征工程
对数据进行特征处理，包括特征选择和特征提取等。
(3)算法构建
选取逻辑回归、决策树、神经网络等多种分类算法来构建预测模型。
(4)Stacking集成学习
通过将多种分类器的输出作为新的特征输入到次级模型中，利用次级模型进行最终的预测。
(5)模型评估
采用精确率、召回率、F1-score和AUC等指标对模型进行评估。
四、研究进度安排
本研究计划如下：
1.文献综述11.01-11.15
2.数据采集和清洗11.15-11.30
3.特征提取和工程11.30-12.15
4.算法构建12.15-01.15
5.Stacking集成学习01.15-02.01
6.模型评估02.01-02.15
7.写作与修改02.15-03.01
五、预期成果与创新点
1.预期成果
本研究将利用Stacking集成学习方法构建信用债真实违约预测模型，并对模型进行评估。通过模型的评估，预测准确率可望有所提升。
2.创新点
(1)基于Stacking集成学习方法，结合多种分类算法对信用债真实违约进行预测，提高预测准确率。
(2)构建的模型具有较强的可解释性，为金融机构提供了更为可靠、有效的决策依据。
六、参考文献
[1]GeurtsP,ErnstD,WehenkelL.Extremelyrandomizedtrees[C].InternationalConferenceonMachineLearning,2006:609-616.
[2]BreimanL.Randomforests[J].MachineLearning,2001,45(1):5-32.
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