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消费信贷信用评分模型及实证研究的任务书
任务书
一、课题背景：
随着中国经济的蓬勃发展，人们的消费水平逐渐提高，消费信贷的需求也呈现出爆发式的增长。然而，与此同时，个人的信用记录和信用评分也变得越来越重要。消费信贷的风险性也在增加，贷款公司或银行需要准确评估并控制风险，以保证资金安全性和盈利性。因此，开发一种能够准确评估个人信用水平的信用评分模型就变得至关重要。
二、研究目的：
通过对我国消费信贷市场的调研和了解，本研究旨在探讨并建立符合中国消费信贷市场实际情况的个人信用评分模型，以此提高消费金融机构的信贷风险控制和盈利能力。
三、研究内容：
（1）对国内外借贷市场进行梳理分析，总结当前的信用评估模型，并归纳总结其特点和优点；
（2）针对当前消费信贷市场的实际情况，对信用评分模型中的评估指标进行筛选和优化；
（3）引入机器学习等新技术方法，以大数据分析为基础构建个人信用评分模型；
（4）通过实证数据分析，验证该信用评分模型的准确性和可行性。
四、研究方法：
（1）文献综述：对国内外借贷市场进行梳理分析，总结当前的信用评估模型，并归纳总结其特点和优点。
（2）指标筛选与优化：针对当前消费信贷市场的实际情况，对信用评分模型中的评估指标进行筛选和优化。
（3）建立信用评分模型：引入机器学习等新技术方法，以大数据分析为基础构建个人信用评分模型。
（4）实证分析：通过实证数据分析，验证该信用评分模型的准确性和可行性。
五、论文结构：
第一章：绪论
1.1研究背景和意义
1.2国内外研究现状及存在的问题
1.3研究目标和内容
1.4研究方法和思路
第二章：个人信用评分模型理论分析
2.1信用评分模型的定义与分类
2.2个人信用评分模型的组成要素
2.3个人信用评分模型在金融机构中的作用
第三章：国内外个人信用评分模型分析
3.1美国信用评分模型分析——FICO模型
3.2欧洲信用评分模型分析——比利时国别模型
3.3土耳其信用评分模型分析——A-BANK模型
3.4中国信用评分模型分析——央行个人信用评分模型
第四章：个人信用评分模型构建
4.1模型构建理论基础
4.2评估指标的筛选与优化
4.3模型构建方法
4.4模型参数估计与验证
第五章：实证研究
5.1数据来源与处理
5.2模型的数据拟合分析
5.3模型结果评估
第六章：结论与展望
6.1本文研究成果
6.2研究不足和展望
六、论文进度安排：
第1周：原题研究，确定选题
第2周：文献综述
第3-4周：个人信用评分模型理论分析
第5-6周：国内外个人信用评分模型分析
第7周：数据准备与处理
第8-9周：个人信用评分模型构建
第10周：模型参数估计与验证
第11周：实证分析
第12周：写作和论文修改
第13周：论文终稿提交
七、参考文献：
[1]Li,J.(2019).ResearchonPersonalCreditScoringModelbasedonMachineLearning[J].JournalOfHebeiUniversityOfEconomicsAndBusiness.
[2]王博,陈昌奎.个人信用评分模型综述[J].科技创新导报,2018(10):111-112.
[3]Ricardo-ManuelRibeiro,AndréGuerra,JoãoPauloCosta,etal.Ananti-fraudcreditscoringmodelbasedonensembleswithmulti-objectiveoptimization[J].InformationSciences,2020,506:106-119.
[4]朱雯,孙晓丽.基于P2P网络借贷平台的个人信用评分模型[J].科技信息,2018(21):103.
[5]Liu,J.,Zhang,B.,Ran,Y.,etal.(2018).ResearchonRenewableEnergyProjectCreditScoringModelBasedonNeuralNetworkAlgorithm.AdvancesinIntelligentSystemsandComputing,697,433-442.