导读:本文包含了个人信用理论论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:个人信用,信用,向量,征信,信用风险,理论,粗糙。
个人信用理论论文文献综述
王晓慧[1]（2018）在《基于统计理论的个人信用评估方法研究》一文中研究指出自进入21世纪以来,中国的市场经济得以快速发展,随着人们物质生活水平的提高,消费能力也不断增强.很多没有经济能力全款购买商品的人,开始选择向银行进行贷款,这种贷款或者分期付款的商品交易方式的流行,使得个人信贷业务数量和金额迅速增大,个人信用业务的增多无形之中增加了信用风险的产生,银行在收获信贷业务带来巨大利润的同时也面临着较大的风险.为了挑选优质客户,降低投资的风险,迫使他们向各授信机构及业内专家求助,对客户进行信用评估.随着信贷业务量的增大,促使授信机构及业内专家将工作的重心放在寻求更优的个人信用评估方法上.有效降低信用风险、减少个人误判所带来的经济损失是一个亟待解决的问题.本文主要对个人信用的分类预测和个人信用等级划分进行了探讨.首先介绍了研究个人信用评估方法的社会意义和理论依据、结合文献阐述了什么是个人信用、什么是个人信用评估;然后针对国内外专家、学者对个人信用评估方法优化过程的研究现状进行了详细说明;最后给出本文针对个人信用评估方法的主要研究内容和本论文的章节结构.个人信用评估指标体系的建立.结合文献介绍了目前国内、外个人信用评估指标体系逐步完善的过程,构建本文的个人信用评估指标体系.针对是否违约的二分类问题,采用支持向量机的评价模型对个人信用风险进行分析,综合考虑基本情况、偿债能力、稳定性影响因子,求解出惩罚因子,建立支持向量机模型对实验样品进行二分类,并与判别分析法、C5.0法和KNN法的预测分类正确率进行比较,并列举出支持向量机模型对样本的误判情况.针对未违约样本,运用判别分析法构建关于样本的评分模型,得到判别得分,再用神经网络法对样本的得分进行评分预测,得到对应的预测得分,并对神经网络预测得分进行降序排列得到有序样本,最后参考中国建设银行个人消费贷款客户信用评定办法,运用DPS数据处理系统软件,进行有序样本最优分割,将未违约的个人信用等级依次划分AAA级、AA级、A级、BBB级、BB级五个等级.最后总结本文在个人信用评估方法上的研究,并展望了在评估方法上需要进一步研究和完善的工作.(本文来源于《西华师范大学》期刊2018-04-01）
张耀辉[2]（2016）在《基于贝叶斯网络理论的个人信用评价模型研究》一文中研究指出随着“互联网+”的发展,大数据不断的改变着我们的生活,个人信用在大数据环境变得更加重要,个人信用是由个人信用评价方法决定的。信用评价是商业银行控制风险的关键技术,发生在美国的“次贷危机”就是信用风险的大爆发,因此信用评估方法的研究具有非常重要的现实意义。信用评估实质上是数据挖掘中的分类问题———将贷款者根据其属性分成能够按期还本付息的可信的“好”客户(正类)和违约的“坏”客户(负类)两类,进而预测未来贷款人的违约风险,为消费信贷决策提供科学依据。本文针对科学实用定量信用评价方法学术问题,以贝叶斯网络为理论基础,采用机器学习方法,提出了基于贝叶斯网络理论的个人商业贷款定量信用评价模型。兼顾准确率和效率并考虑不同的应用场境,分别构建树增强朴素贝叶斯网络、马尔科夫毯、特征选择马尔科夫毯叁种评价模型。以机器学习学术界国际公认机构的公开数据中“德国信用卡数据集”为数据源,分别对叁种模型进行了实证研究。实证结果表明叁种模型可行、有效但准确率和效率不同,其中,树增强朴素贝叶斯网络模型准确率最高、效率最低,特征选择马尔科夫毯模型准确率最低、效率最高,马尔科夫毯准确率和效率均居中。最后对叁种模型应用场景进行了分析和推荐,如果数据属性特征明显,数量不多,准确率要求较高,则可以选择树增强朴素贝叶斯网络模型,该模型适用于传统中小型分布式数据处理环境;如果原始数据属性众多,准确率要求不严格,则可以选用特征选择马尔科夫毯模型,该模型适用于现代大数据集中处理的环境;马尔科夫毯模型介于两种模型应用场景之间。本文也将实验结果和其他几种个人信用评估模型进行比较,发现本文所建立的个人信用评价模型具有较高的准确度,并推荐在大数据环境下优先使用特征选择马尔科夫毯个人信用评价模型。本文提出了树增强朴素贝叶斯网络、马尔科夫毯、特征选择马尔科夫毯叁种个人贷款信用评估理论模型并进行了实证研究,和其他评价模型进行了对比,提出了在大数据环境下应当使用特征选择马尔科夫毯模型,应用前景广阔,下一步的研究目标将相关理论模型转换成具体的应用软件原型。(本文来源于《安徽财经大学》期刊2016-12-01）
帅理[3]（2015）在《个人信用风险评估理论与方法的拓展研究》一文中研究指出信用经济是市场经济发展的高级阶段。在信用经济时代,经济活动由信用来连结,信用不仅是现代社会和经济发展的润滑剂和重要的市场工具,而且是金融活动不断发展和衍生的基础。个人信用不仅在提升公民的道德意识和法律规范、净化生活环境、有效抑制各种社会腐败现象和造假事件的发生等方面具有十分重要的作用,而且对促进整个社会、经济和金融体系的繁荣和发展具有重要的意义。随着我国市场经济的快速发展,个人信用所涉及的领域越来越广泛,不仅涉及到个人的消费行为和信用贷款,而且还涉及到人们的社会交往、信用交易和道德规范,甚至公民在社会生活中的基本保障和权益都与其自身的信用密切相关。十六大以来中央关于社会信用体系建设进行了战略部署,2014年6月,国务院发布了《社会信用体系建设规划纲要(2014--2020)》,提出了社会信用体系建设的主要目标,要实现《纲要》的目标,需要学术界和业界持续不断地开展创新性的研究。个人信用风险评估是个人信用体系建设中的关键性环节,也是现代信用风险管理的重要内容之一,目前正越来越受到政府、业界和学术界的高度重视。从商业银行的视角来看,随着个人信贷业务的快速扩张,个人信用风险已成为我国商业银行面临的重要风险,也是导致我国金融体系不稳定的重要原因之一。基于此,本文基于商业银行的视角,分别从理论、方法以及信用卡风险管理叁个层面,针对当前国内个人信用风险评估问题展开拓展研究。(1)基于理论层面的研究目前,关于个人信用风险评估理论方面的研究不多,从现有的研究文献来看,个人信用风险评估的理论主要还是援用现有的信用风险评估理论,没有形成具有个人信用风险特色的理论体系。个人信用风险评估的基础结构是什么?个人信贷客户的道德风险与其违约概率之间存在怎样的相互影响关系?这些问题都是当前个人信用风险评估理论的薄弱之处。基于此,本文进行了如下的研究。本文通过对个人信用风险评估的基础结构分析,提出了个人信用风险水平和个人信用风险评估空间的概念,并在此基础上讨论了个人信用风险评估的序关系与优势结构;应用空间分析方法和优化技术,从理论上构建了基于离散时间的多维动态个人信用风险评估的几何评估理论和评估方法。就商业银行的个人信贷客户而言,道德风险是影响其信用风险的重要因素之一,如何识别个人信贷客户的道德风险是当前银行界面临的难题之一。本文针对个人信贷客户不遵循贷款合约,将银行贷款挪作他用的一类常见的道德风险及其对个人信用风险的影响,从理论层面上展开研究。通过讨论商业银行贷款利率变动、个人信贷客户发生道德风险的概率和违约概率之间的相互影响关系,对个人信贷客户的道德风险与贷款违约概率之间相互作用的内在机理进行深入分析。(2)基于方法层面的研究随着现代科学技术的发展和个人信用风险所表现出的多面性和复杂性,目前个人信用风险的评估技术正从传统的统计学方法向混合方法和人工智能方法发展。基于此,本文进行了如下研究:在个人信用风险评估指标体系构建方面,本文首先给出了评估指标对个人信用风险识别能力的判别方法;进一步,基于识别能力提出了构建个人信用风险评估指标体系的一类有效方法。本文所提出的基于识别能力的个人信用风险评估指标体系构建方法有别于一般评估指标体系的构建方法,是对个人信用风险评估指标体系构建方法的有益拓展。在个人信用风险评估模型构建方面,本文基于个人信用风险的特点,分别结合双边聚类结构、神经网络模型以及遗传组合方法构建了相应的个人信用风险评估模型,这些模型分别从聚类、人工智能和组合评估等不同视角实现了对个人信用风险的评估,从而进一步深化和拓展了个人信用风险评估方法体系。(3)信用卡风险管理方面的研究商业银行信用卡业务的风险主要源于持卡人的个人信用风险,是商业银行个人信用风险管理最重要的领域之一。影响持卡人信用风险的因素不仅包括持卡人个体的经济行为属性,也包括发卡银行的行为属性。本文基于行为学的视角,应用多智能体仿真的实验技术,对持卡人和发卡银行行为之间的相互影响进行了仿真实验,以揭示影响持卡人信用风险的主要行为因素。本文基于行为学的仿真实验进一步拓展了信用卡风险管理的内涵。由于国内目前还难以获得个人信用风险的大样本数据,因此,本文仅采用了某商业银行的个人信用风险样本数据。本文的研究结果将有助于进一步深化和拓展个人信用风险评估的基础性理论和方法体系,对提升商业银行的个人信用风险识别和管理水平,具有重要的学术价值和应用前景。(本文来源于《电子科技大学》期刊2015-04-29）
吴金凤[4]（2014）在《极值理论在个人信用风险评估方面的应用》一文中研究指出个人信用风险评估是金融领域中的重要研究课题。本论文将极值理论应用于构建个人信用风险评估模型问题的理论和应用研究，对于预测个人信用风险发展趋势具有重要的理论和现实意义。本文以极值理论为指导，以某二线城市的影响个人信用风险因素数据为依托，针对个人信用风险评估预测问题，通过分析国内外各金融机构的个人信用评估体系中的影响因素，确定较为符合我国国情及发展现状的个人信用评估体系，建立个人信用影响因素评分方法。将极值理论中广义极值分布（GEV分布）、极值分布Ⅰ型（Gumbel）分布及广义帕累托（GPD）分布引用到个人信用风险评估中，通过不同的参数估计方法、利用Matlab软件、R语言得出具体的个人信用风险评估模型，利用最小二乘法拟合个人信用风险的发展趋势。文中建立了八种基于不同参数估计方法下不同极值分布的个人信用风险评估模型：基于极大似然估计、概率权矩估计、L矩估计的GEV分布模型，基于矩估计、极大似然估计的Gumbel分布，基于概率权矩估计、极大似然估计、L矩法估计的GPD模型。其中，GEV、Gumbel分布模型采用区组极大值方法，GPD分布模型采用超阈值方法。通过Matlab软件最小二乘法拟合检验可知，个人信用风险评估基于矩估计的Gumbel分布模型、个人信用风险评估基于极大似然估计的Gumbel分布模型具有一定的实用价值，具体模型为：age11.6225education5.7046income11.2561本文的创新之处在于：利用影响个人信用的因素数据建立了基于不同参数估计方法下的极值分布预测模型。(本文来源于《中国地质大学（北京）》期刊2014-05-01）
郑晓彤,曲春梅[5]（2013）在《基于文件连续体理论模型的个人信用档案管理研究》一文中研究指出一、问题提出:个人信用档案管理遇到的挑战近年来,信用经济的发展提高了社会对个人信用活动记录的要求,个人信用档案逐渐发展起来。个人信用档案是指由专业化的、独立的第叁方机构,依法采集、客观记录个人基本情况以及信用状况相关的各种文件资料的记录,是定性和定量分析个人信用的数据基础,是个人在道德、法律、经济、社会、职业等方面观念和能力的综合反映[1]。它可为用人单位、银行贷款等业务提供(本文来源于《山东档案》期刊2013年03期）
张坤[6]（2010）在《基于支持向量机（SVM）理论的个人信用评估研究》一文中研究指出金融机构风险主要源于信贷风险。个人申请贷款业务的与日剧增,建立有效的风险防范机制对银行来说是迫在眉睫的。本课题在齐鲁商业银行的综合信息平台的基础,对平台中的个人信用风险评估进行了深入探讨研究,提出了一个基于粗糙集和支持向量机的个人信用评估系统模型。数据挖掘融合了数据库、人工智能和数理统计等多门学科,是一种从大量复杂的数据中迅速获得有用信息的新技术。分类是一种最常见的数据挖掘的应用方向,通过实验数据训练得到的分类器来预测未知数据的类别。支持向量机(SVM)是近年来在统计学习理论的基础上发展起来的一种新的机器学习方法,它具有很强的泛化能力。其核心思想是将一个复杂的分类任务通过核函数映射使之转化成一个在高维特征空间中构造线性分类超平面的问题。支持向量机是一种好解决两分类问题的新方法,其构造学习结果模型稳定性较好。本文认真研究分析了支持向量机的原理及算法。在对面向大规模数据集的支持向量机的原理及算法的研究方面,通过比较各种算法的优缺点,选用了改进的序列最小最优化算法(SMO)来提高基于SVM的个人信用评估模型的学习速度。并对整个基于SVM的银行个人信用评估系统模型进行介绍。将支持向量机应用到个人信用评估中,最后通过实验,证明建立的模型具有很好的效果。(本文来源于《辽宁工程技术大学》期刊2010-12-01）
饶曦[7]（2008）在《个人信用征信问题理论综述》一文中研究指出本文在参考大量中外文献的基础上,就中外学者对于个人信用征信问题的观点进行了理论综述,从信用的本质特征入手,分析了信用交易的核心问题——信息不对称,从而认识到个人征信体系的建立是解决信贷市场信息不对称和道德风险的一项重要制度安排。(本文来源于《武汉金融》期刊2008年08期）
孙亚南[8]（2008）在《中国个人信用管理体系建设研究》一文中研究指出进入二十一世纪以来,我国国内不断深化改革,国民经济朝向又好又快发展。随着加入世界贸易组织,我国逐步融入世界经济体系,经济全球化水平越来越高。而在这种背景下,我国社会信用体系不健全和普遍的信用失衡问题突显出来,成为制约经济持续健康发展和完善社会主义市场经济体制的突出问题之一。个人信用体系是社会信用体系的重要组成部分,个人信用体系对于防范信用风险、推动个人信用产业发展具有至关重要的作用。本文将围绕中国个人信用体系的建设的有关问题进行研究。个人信用评分是个人信用体系建设的核心,个人信用评分可以加速消费信贷的审批过程、量化个人信用风险、推动个人信用产业全面发展。本文引言部分首先界定了信用、消费信用与个人信用、个人信用管理体系与社会信用管理体系、个人信用评分与个人信用评估等有关概念,对个人信用的哲学、伦理学、法学理论基础进行了归纳。然后以历史唯物主义的视角讨论了个人信用管理制度的历史演进,本文认为真正的个人信用诞生于原始社会末期而不是随着人类的产生而产生的。引言的最后强调了建立健全个人信用管理体系对于建设社会主义和谐社会的重要意义。第一章从个人征信制度、个人信用评估制度和个人信用法律基础等方面研究了西方发达国家叁种主要的个人信用管理体系——美国模式、欧洲模式和日本模式。没有任何一种模式完全适用于中国的现实,我国应当根据叁种模式各自的优点结合我国的国情建立有中国特色的个人信用管理体系。第二章本文在公司贷款市场不对称信息结构的基础上,使用效用函数作为衡量借款人和银行利益取向的工具研究了个人贷款的信贷配给问题。当利率升高时,在发放贷款前和选择贷款用途前会分别出现逆向选择和第一类道德危险,由此引发个人信贷市场的信贷配给。进一步论证了个人信用评分制度能够有效改善双方信息结构和应对信贷配给,并直接控制第二类道德危险。最后对目前个贷市场面临的问题提出了有关建议。第叁章对个人信用评分技术进行设计。整个个人信用评分大体分为叁个过程——评分前的准备、评分与评估、评估效果检验。评分前的准备工作主要是特征变量的筛选,其中使用的主要方法为Logisitic回归、列联表分析和人工神经网络;本文使用的个人信用评分与评估方法为广义判别分析、精练决策树模型、改进遗传算法、概率神经网络和行为评分模型;个人信用评估的效果检验包括拟合效果检验和拟合优度检验两个方面,前者涉及的方法有预测的正确率、Kappa一致性检验、ROC曲线,后者主要包括似然比检验、Hosmer-Lemeshow检验等。大多数检验均收到理想的结果。第四章详细讨论了我国个人信用管理体系的总体构建问题。个人信用管理体系包括外部约束、内部自律、个人信用数据库建设、个人信用评估、个人信用产业、个人信用风险的预警、度量和转移等。在外部约束方面,本文建议建立专门的个人信用管理法律,以保护个人信用信息采集、保存、使用、评估中的个人隐私。建议成立专门的信用行政管理机构——中国信用监督管理委员会,由其一部负责个人信用的行政管理职能。本文同时建议成立专门个人信用行业的自律组织负责各家成员单位的协调和自律。本文详细讨论了个人信用信息的性质和来源以及个人信用信息数据库的组建方式。本文以信用卡、个人住房贷款和个人助学贷款为例对个人信用产业的发展中的问题进行了讨论。本章最后提出了一种个人违约率的度量方法,介绍了《巴塞尔新资本协议》中零售信用风险的管理原则,以资产证券化和个人破产为例研究了个人信用风险的转移和冲销。本文最后一章针对新近发生的美国次级债危机从个人信用的视角进行了重新认识。本章首先对次级债爆发的经过进行了回顾,而后根据第二章的结论对利率调控与信贷配给、信贷配给前的逆向选择进行了实证分析。最后给出了次级债危机对我国个人信用管理的启示——预防潜在宏观经济和资产证券化的风险。本文最后给出了全文的有关结论及对今后研究的展望。(本文来源于《中国人民大学》期刊2008-05-28）
宋芳秀[9]（2008）在《个人信用制度中政府作用的范畴和边界:理论分析与经验借鉴》一文中研究指出从国际经验来看,政府在个人信用制度建设过程中发挥了不可或缺的作用。我国应借鉴国际成功经验,厘清政府在信用制度建设过程中的作用范畴和边界,以防止政府作用的越位和缺位,逐步建立起符合我国国情的个人信用制度。建议我国政府发挥积极的引导作用,重点推进叁个方面的工作:完善信用体系发展的制度环境;对信用服务行业进行有效监管;引导并促进我国信用服务行业的发展。(本文来源于《生产力研究》期刊2008年08期）
石为人,李伟湋[10]（2007）在《一种基于粗糙集理论的高校学生个人信用评价方法研究》一文中研究指出高校个人信用评价过程中面临的主要问题是怎样从繁杂的指标体系中筛选出重要的指标,并利用这些指标进行合理的评价。本文提出一种基于粗糙集理论的高校学生个人信用评价方法,定量分析了条件属性的重要性,通过属性的权值计算得到个人的信用等级,并与基于专家意见的个人信用评价方法进行实际对比。实验表明,在评价效果等同的条件下,该算法简化了系统的复杂性,能较快找出影响高校学生个人信用评价等级的主要属性,提高了系统运行的效率。(本文来源于《2007'仪表，自动化及先进集成技术大会论文集（一）》期刊2007-12-01）
个人信用理论论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着“互联网+”的发展,大数据不断的改变着我们的生活,个人信用在大数据环境变得更加重要,个人信用是由个人信用评价方法决定的。信用评价是商业银行控制风险的关键技术,发生在美国的“次贷危机”就是信用风险的大爆发,因此信用评估方法的研究具有非常重要的现实意义。信用评估实质上是数据挖掘中的分类问题———将贷款者根据其属性分成能够按期还本付息的可信的“好”客户(正类)和违约的“坏”客户(负类)两类,进而预测未来贷款人的违约风险,为消费信贷决策提供科学依据。本文针对科学实用定量信用评价方法学术问题,以贝叶斯网络为理论基础,采用机器学习方法,提出了基于贝叶斯网络理论的个人商业贷款定量信用评价模型。兼顾准确率和效率并考虑不同的应用场境,分别构建树增强朴素贝叶斯网络、马尔科夫毯、特征选择马尔科夫毯叁种评价模型。以机器学习学术界国际公认机构的公开数据中“德国信用卡数据集”为数据源,分别对叁种模型进行了实证研究。实证结果表明叁种模型可行、有效但准确率和效率不同,其中,树增强朴素贝叶斯网络模型准确率最高、效率最低,特征选择马尔科夫毯模型准确率最低、效率最高,马尔科夫毯准确率和效率均居中。最后对叁种模型应用场景进行了分析和推荐,如果数据属性特征明显,数量不多,准确率要求较高,则可以选择树增强朴素贝叶斯网络模型,该模型适用于传统中小型分布式数据处理环境;如果原始数据属性众多,准确率要求不严格,则可以选用特征选择马尔科夫毯模型,该模型适用于现代大数据集中处理的环境;马尔科夫毯模型介于两种模型应用场景之间。本文也将实验结果和其他几种个人信用评估模型进行比较,发现本文所建立的个人信用评价模型具有较高的准确度,并推荐在大数据环境下优先使用特征选择马尔科夫毯个人信用评价模型。本文提出了树增强朴素贝叶斯网络、马尔科夫毯、特征选择马尔科夫毯叁种个人贷款信用评估理论模型并进行了实证研究,和其他评价模型进行了对比,提出了在大数据环境下应当使用特征选择马尔科夫毯模型,应用前景广阔,下一步的研究目标将相关理论模型转换成具体的应用软件原型。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
个人信用理论论文参考文献
[1].王晓慧.基于统计理论的个人信用评估方法研究[D].西华师范大学.2018
[2].张耀辉.基于贝叶斯网络理论的个人信用评价模型研究[D].安徽财经大学.2016
[3].帅理.个人信用风险评估理论与方法的拓展研究[D].电子科技大学.2015
[4].吴金凤.极值理论在个人信用风险评估方面的应用[D].中国地质大学（北京）.2014
[5].郑晓彤,曲春梅.基于文件连续体理论模型的个人信用档案管理研究[J].山东档案.2013
[6].张坤.基于支持向量机（SVM）理论的个人信用评估研究[D].辽宁工程技术大学.2010
[7].饶曦.个人信用征信问题理论综述[J].武汉金融.2008
[8].孙亚南.中国个人信用管理体系建设研究[D].中国人民大学.2008
[9].宋芳秀.个人信用制度中政府作用的范畴和边界:理论分析与经验借鉴[J].生产力研究.2008
[10].石为人,李伟湋.一种基于粗糙集理论的高校学生个人信用评价方法研究[C].2007'仪表，自动化及先进集成技术大会论文集（一）.2007
论文知识图
