1. 毕业设计（论文）的内容和要求
课题为科研实践课题，要求学生根据国内外个人信用风险预测模型的研究现状，系统地研究一套合理准确的个人信用风险评估的模型。
个人信用风险研究经过多年发展已经获得不错的成果，个人信用风险研究中的一些问题也得到有效的解决。
目前的研究，主要是个人信用的分类问题，分为违约和非违约。
2. 参考文献
[1] Rui X, Liu B, Tan S. Bayesian Network Based Causal Relationship Identification and Funding Success Prediction in P2P Lending[J]. International Conference on Machine Learning and Computing, 2012.25(4):81-85.[2] Oreski S,Oreski G.Genetic algorithm-based heuristic for feature selection in credit risk assessment[J].Expert Systems with Applications,2014,41(4):2052-2064.[3] Danenas P,Garsva G.Selection of Support Vector Machines based classifiers for credit risk domain[J].Expert Systems with Applications,2016,42(6):3194-3204.[4] Malekipirbazari M,Aksakalli V.Risk assessment in social lending via random forests[M].Pergamon Press,Inc,2017.42(10).[5] 崔健.商业银行个人信用风险分析[D].天津:天津大学,2005.[6] 刘峙廷.我国P2P网络信贷风险评估研究[D].南宁:广西大学,2013.[7] 张日金.我国P2P网络借贷风险控制研究-基于网贷平台的角度[D].杭州:浙江大学,2015.[8] 袁羽.基于Logistic回归的P2P网络贷款信用风险度量[D].上海:上海社会科学院,2014.[9] 王梦佳.基于Logistic回归模型的P2P网贷平台借款人信用风险评估[D].北京:北京外国语大学,2015.[10] 胡小宁,何晓群,马学俊.基于Group MCP Logistic模型的个人信用分析分析[J].数学的实践与认识.2013,45(6):89-94.[11] 肖智,王明恺,谢林林.基于支持向量机的大学生助学贷款个人信用分析[J].清华大学学报.2006,46(S1):1120-1124.[12] 董姝娴.商业银行个人信用分析研究[D].武汉:华中科技大学,2007.[13] 刘丽娜,胡健.人工神经网络在大学生个人信用分析中的应用[J].山东理工大学学报(自然科学版).2008,22(5):77-80.[14] 张钊.基于支持向量机的个人信用评估模型与算法的研究[D].北京:首都师范大学,2008.[15] 高鹏毅.BP神经网络分类器优化技术研究[D].武汉:华中科技大学,2012.[16] 于晓虹,楼文高.基于随机森林的P2P网贷信用风险评价、预警与实证研究[J].金融理论与实践,2016, 439(2):53-58.[17] 姜岩.P2P网络信贷中借款人的信用风险评估研究[D].南京:南京理工大学,2014.[18] 黄震.基于BP神经网络模型的中国P2P借款人信用风险评估研究[D].北京:北京交通大学,2015.[19] 李从刚,童中文,曹筱珏.基于BP神经网络的P2P网贷市场信用风险评估[J].管理现代化,2016,35(4):94-96.[20] 张颖,黄洁婷,贺正楚.基于非线性组合模型的P2P网贷平台危机预警研究[J].财经理论与实践,2017,38(6):23-28.[21] 吴斌,叶菁菁,董敏.P2P 网贷个人信用风险评估模型研究基于混合果蝇神经网络的方法[J].会计之友,2017,21(4):32-35.[22] 隋昕.基于Logit模型的P2P网络借贷平台借款人信用风险影响因素研究[D].哈尔滨:哈尔滨商业大学,2017.[23] 徐慧婷.基于Logistic的P2P网贷借款人信用风险评估研究[J].中国石油大学学报(社会科学版),2017,33(6):16-20.[24] 方洪鹰.数据挖掘中数据预处理的方法研究[D].重庆:西南大学,2009.
以上是毕业论文任务书，课题毕业论文、开题报告、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
