1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）
1.1研究背景及意义：
近十年来，在经济高速增长、消费内需的不断扩大以及城镇住房制度改革等相关政策的带动下，个人信贷需求得到长足发展。然而，尽管目前我国个人信贷业务发展比较迅速，信贷模也不断扩大，但从国际比较来看，我国在个人信贷领域的发展仍处于初始阶段。在发展的过程中仍然存在着个人信贷结构不合理、信贷违约风险较高、个人信贷发展业务地区性失衡、征信体系覆盖面小以及个人信用评分方法单一等问题。从长远角度看来，这些问题也进一步制约着我国个人信贷业务的健康成长。随着银行各种贷款业务的推出和人们日益膨胀的物质需求,银行业绩得到突飞猛进的提高,不良贷款也就是贷款违约的概率也随之激增。
在这些问题中又以能够给开放个人信贷业务的商业银行带来直接经济利益损失的个人信贷违约风险问题最为棘手。在目前的情况下，规避此类风险的最有效的方法就是通过借贷人向银行申请贷款时提供的信息对其自身的信用情况进行总体的评价，即个人信用评分。
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2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案
一、课题的研究问题
单一模型的开发和改进空间非常有限，限制了对信用风险可用数据的充分挖掘和提取。组合模型在个人信用评分领域的应用研究己经成为热点但仍处于起步阶段。第二，没有对个人信用评分进行系统性研究，缺乏对违约标准确定、异常值检测、样本不平衡问题、错分成本等关键问题的分析，因此个人信用评分结果的有效性得不到保证。基于此，本文拟用一种模糊随机森林算法模型用于个人风险评估。
二、研究方案的确定
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