基于决策树算法对商业银行个人贷款信用评估开题报告

1. 研究目的与意义、国内外研究现状（文献综述）

2007年美国次贷危机席卷全球，这场影响空前的金融危机在沉重打击各国经济的同时，也引发了人们对信用制度的思考。

美国作为全球信用制度最为完善的国家之一，其建立和发展信用制度已经超过百年之久，却依然出现了巨大的信用危机。

作为信用制度体系建设尚处于起步状态的中国，我们更应该通过对其他国家的历史经验的借鉴来实现我国的社会信用制度体系的建设和完善。

2. 研究的基本内容和问题

研究的目标和内容：基于决策树算法建立模型对商业银行个人贷款信用进行评估。

拟解决的关键问题：对选出的作为样本的个人信用数据利用决策树算法建立模型，由此对测试集进行信用评估。

3. 研究的方法与方案

研究的基本方法主要有：调查法、实验法、信息研究法、数学方法。

技术路线：查阅文献→总结及分析→确定对象→搜集数据→处理数据→建立模型→撰写论文。

实验方案：对搜集到的数据进行处理及分类，通过决策树算法建立数学模型，并对剩余数据进行信用评估。

4. 研究创新点

决策树是一种在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的预测模型。

本实验根据决策树的分类原理，将决策树算法应用于个人贷款信用评估指标的筛选，从而对其进行评估。

5. 研究计划与进展

第一阶段：10月1日10月31日，阅读并收集中、外文献资料并撰写文献综述。

第二阶段：11月1日1月3日，撰写开题报告并制作开题ppt进行开题答辩。

第三阶段：1月初2月初，采集数据并进行数据处理。