基于统计评分卡与集成模型的个人信用违约预警研究的任务书.docx

基于统计评分卡与集成模型的个人信用违约预警研究的任务书
一、选题背景
随着经济的快速发展和个人信用的日益重要，信用评估系统在银行、保险、消费金融等金融机构中得到了广泛的应用。如何准确地评估个人的信用水平，提高风险控制能力，对于金融机构而言是至关重要的。传统的信用评估方法主要以申请人的基本信息和资产负债情况为评估主要依据，但这种方法存在着评估不准确、漏评逃废债等缺陷。同时，企业需要建立可靠的信用体系，对于客户的信用赋予相应的授信额度、提供适当的服务等，这些都需要经过科学、准确的评估方法来达成。
因此，该研究选取了典型的统计评分卡模型及其集成模型，在考虑多元变量的情况下，结合机器学习和数据挖掘的方法，对个人信用评估模型进行研究，提高信用评估准确性，增强风险控制能力。
二、研究内容
1.介绍基于统计评分卡和集成模型的个人信用评估模型的理论基础和发展历程，分析其优缺点并加以改进。
2.收集个人信用评估中的数据（包括个人基本信息、征信报告等），使用数据预处理的方法对数据进行清洗、变量筛选、变量转换等。
3.利用统计评分卡的算法，建立个人信用预测模型，包括分析变量的影响力、计算分数卡等。
4.结合机器学习中的集成学习方法，比如随机森林、梯度提升树等，建立集成模型，提高模型的准确性、稳定性和可解释性。
5.对模型进行评估，包括模型的预测准确率、召回率、精确度等指标，并与其他评估方法进行对比。
6.提出个人信用评估模型的应用建议，如何优化模型、加强风险控制等。
三、研究意义与目标
1.该研究的结果可以提高个人信用评估的准确性和稳定性，为金融机构的信用授信、信用卡审批、理财产品营销等提供科学、可靠的依据，同时也有助于个人了解自身信用状况并做出相应的调整和改进。
2.该研究可以拓展数据挖掘和机器学习的应用领域，在金融、商业、医疗等领域中发挥更多的作用。
3.该研究目标是建立一种基于统计评分卡和集成模型的个人信用预测模型，提高模型的准确性、稳定性和解释性，使其具有较高的应用价值。
四、研究方法
1.理论分析法。介绍统计评分卡和集成模型的理论基础及其在信用评估中的应用。分析模型优劣，并提出改进方案。
2.数据预处理。收集个人征信报告和其他基本信息，进行数据清洗、变量筛选、变量转换等。
3.建立模型。利用统计评分卡的方法和集成模型的方法，建立个人信用预测模型。其中，统计评分卡主要用于分析变量的影响力和计算分值，并进行评估；集成模型在该基础上进一步优化模型。
4.模型评估。采用召回率、精确度、ROC曲线等指标对模型进行评估，并与其他评估方法进行对比，验证模型的有效性和可靠性。
5.应用建议。根据研究结果提出个人信用评估的应用建议，完善个人信用评估体系，加强风险控制等。
五、研究计划与预期成果
1.研究计划
时间节点|任务
--------|------
1-2周|确定研究方向和研究目的
3-4周|收集数据、文献资料并完成数据预处理
5-6周|建立统计评分卡模型，并进行模型评估
7-8周|建立集成模型，并进行模型评估
9-10周|对模型进行比较和分析，并提出应用改进建议
11-12周|撰写论文，完成答辩准备
2.预期成果
1)提出基于统计评分卡和集成模型的个人信用评估模型，并优化改进；
2)建立个人信用预测模型，提高模型的准确性和稳定性；
3)对模型进行评价，比较分析并提出应用改进建议；
4)撰写论文，并取得优异的研究成果。
六、参考文献
[1]王忠，黄佳，李丹.基于访问站点的个人信用评估模型[J].中国信息经济，2017(4)：59-61.
[2]ZolmanW.J.，HackworthD.M.Precision,Performance,andPotential:AComparativeEvaluationofCreditRiskAssessmentAlgorithms[J].JournalofFinanceandAccountancy,2015,10:1-16.
[3]谭志武.建立我国个人信用评估体系需要面对的困难与对策[J].商业时代，2017(14)：219-220.
[4]冯佳帆.基于随机森林算法的个人信用评估模型研究[J].经济半月刊，2018(2):118-119.