包含借款人异质性的住房按揭贷款违约模型研究的开题报告.docx

包含借款人异质性的住房按揭贷款违约模型研究的开题报告
一、选题背景
住房按揭贷款是指借款人购买住房时向银行等金融机构申请贷款，然后以购房物业权为抵押，按照约定的利率和还款期限进行还款的一种贷款。近年来，随着经济的发展和人民生活水平的提高，越来越多的人选择通过住房按揭贷款方式购房。因此，住房按揭贷款的市场也越来越大，但同时也带来了一些风险问题。尤其是在经济下行的环境下，有些借款人可能无法按时支付房贷，从而导致出现违约现象。因此，如何预测和防范住房按揭贷款违约风险，成为银行等金融机构重要的风险管理问题。
然而，目前大多数的住房按揭贷款违约模型仅会考虑借款人的一些常规属性，如年龄、性别、职业、月收入等，而忽略了借款人之间的异质性差异。因此，本研究旨在基于借款人的异质性特征，构建住房按揭贷款违约模型，提高贷款风险评估准确度，为金融机构提供决策支持。
二、研究目的与意义
目的：
1.通过建立包含借款人异质性的住房按揭贷款违约模型，寻找与违约相关的特征区分度更高的因素，并预测借款人是否会违约。
2.通过对比传统的住房按揭贷款违约模型和新建模型的违约预测结果，验证模型的预测效果和价值。
意义：
1.在住房按揭贷款市场中，加深了金融机构对借款人的关注，提高了对借款人违约的识别能力，有助于防范风险。
2.更全面、更准确的风险评估结果将指导金融机构追求风险控制最大效益，保证市场的健康发展。
3.在学术上将为住房按揭贷款领域提供新的思路和研究方法，丰富研究内容，为风险管理及金融监管提供借鉴。
三、研究方法和思路
本研究将采用大数据挖掘技术分析住房按揭贷款的违约情况，利用Python建立违约预测模型。具体步骤如下:
1.数据采集：从银行等金融机构获取住房按揭贷款的借款人基本资料（包括借款人的性别、年龄、婚姻状况、教育水平等信息）以及借款人的还款情况数据（包括每次还款时间、还款金额、欠款金额等）。
2.数据探索性分析：对数据进行可视化分析和描述性统计。借助Python中的Matplotlib、Seaborn、Pandas等工具，进行数据清洗和数据探索，了解数据的分布、异常值和缺失值情况。
3.特征工程：根据领域知识和数据探索性分析的结果，选择特征，并进行数据预处理，将数据转换成模型可以输入的格式，并进行特征选择和特征组合。
4.模型构建：然后使用常见的机器学习算法对数据集建立模型，使用交叉验证优化模型。
5.模型评估：在验证集上测试模型，并计算模型的各项指标如准确率、召回率和F1值等，比较和评估不同模型的预测准确率和性能。
四、预期成果
本研究的预期成果包括：
1.建立包含借款人异质性的住房按揭贷款违约模型，在住房按揭贷款市场中实现更加精准的风险评估。
2.提高银行等金融机构的风险识别和控制能力，减少贷款违约风险，更好地维护市场的稳健运行。
3.在学术上丰富住房按揭贷款领域的研究内容和思路，为相关学者提供研究素材。
4.开拓和应用数据挖掘技术在风险管理中的新思路，为风险管理和金融监管提供一个可行的方向。
五、研究的局限性和不足之处
本研究存在以下局限性和不足之处：
1.本文重点探讨借款人个人维度的异质性特征对住房按揭贷款违约的影响，其他因素的影响尚未进行探讨。
2.数据集的获取需要经过金融机构的审批和授权，数据的质量和真实性无法完全保证。
3.模型的预测结果可能会受到外部环境的影响，如经济形势等。
六、论文结构
本研究将会分为五个部分：第一章为绪论，介绍研究背景、研究目的和意义、研究方法和思路、预期成果、研究的局限性与不足之处；第二章为文献综述，对住房按揭贷款违约模型研究的相关文献进行综述和分析；第三章为数据分析，对数据进行采集和处理；第四章为建模和预测，使用机器学习算法进行模型建立和评估；第五章为总结和展望，总结和分析本文的研究成果和局限性，提出研究展望和未来工作。