本文是一篇項目管理論文，本次論文研究采用了1年的數(shù)據(jù)期間來做訓練測試，基于這樣的時間背景，是在假設整體經(jīng)濟在這一年內(nèi)固定不變的方式來進行訓練模型，因此若是未來經(jīng)濟周期、客觀環(huán)境發(fā)生大變動。
1緒論
1.1研究背景與研究意義
1.1.1研究背景
中央一號文件早已經(jīng)成為中國共產(chǎn)黨中央委員會、中央人民政府高度重視農(nóng)村問題的標志文件，以“三農(nóng)”為主題，將農(nóng)村發(fā)展問題作為現(xiàn)代化建設時期的重中之重，并在《中共中央關(guān)于制定國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和二〇三五年遠景目標的建議》中指出，要優(yōu)先發(fā)展農(nóng)村經(jīng)濟，全面推進鄉(xiāng)村振興，不僅要深化農(nóng)村改革,更要加快培育農(nóng)村合作社、家庭農(nóng)場等新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體，實現(xiàn)“小農(nóng)戶”融入現(xiàn)代農(nóng)業(yè)，實現(xiàn)二者有機銜接，從而健全農(nóng)村金融服務體系。同時，四川省人民政府印發(fā)的《四川省“十四五”推進農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化規(guī)劃》中也指出城鄉(xiāng)要素交換不平等、公共資源配置不均衡，制約城鄉(xiāng)融合發(fā)展的體制機制障礙依然存在，一些改革政策落地困難，農(nóng)村貸款難、人才缺乏等問題依然突出，資本、人才留在鄉(xiāng)村的機制還不健全。2018年2月4日，指導“三農(nóng)”工作的第15份中央一號文件《中共中央國務院關(guān)于實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的意見》公布，中央一號文件明確，實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，首先也是必須解決錢從哪里來的問題，普惠金融的重點要放在鄉(xiāng)村，才能讓金融服務助力鄉(xiāng)村振興。2018年2月5日，中央農(nóng)村工作領(lǐng)導小組的辦公室主任韓俊也指出，下一階段還需出臺有關(guān)于金融服務鄉(xiāng)村振興的指導意見，將金融服務與鄉(xiāng)村振興落到實處。韓俊在解讀文件時在關(guān)于“實現(xiàn)鄉(xiāng)村振興錢從哪里來”的問題時說，沒有投入作保障，喊是喊不出來的，干也是干不出名堂的，中央一號文件對解決實現(xiàn)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略中“錢從哪來”的問題有全面的謀劃，文件中更是明確提出了要加快形成財政優(yōu)先保障、金融重點傾斜、社會積極參與的多元投入格局，確保投入力度不斷增強，總量不斷增加。
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1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
2021年各商業(yè)銀行的不良貸款率和不良貸款余額都呈雙升的趨勢，商業(yè)銀行面臨的處置不良貸款的緊迫性較2020年更為緊迫[6]。在服務實體經(jīng)濟推行普惠金融中，商業(yè)銀行從科學全面的視角對項目風險進行識別和度量，提高風險管理監(jiān)控和應對能力，為解決上述現(xiàn)狀、問題與要求，本文具有強烈的現(xiàn)析、權(quán)重線性加和的回歸模型建立評分卡模型進行貸款項目逾期風險的識別和管理，隨著人工智能的發(fā)展，機器學習應運而生，標志產(chǎn)物就是基于統(tǒng)計學習理論的支持向量機、隨機森林、類神經(jīng)網(wǎng)絡、K-means等集成分類方法，擁有更強的特征擬合能力，不僅能提高建模的復雜度還能進一步增強模型穩(wěn)定性，對非線性特征和交叉特征有更好的處理能力，強大的數(shù)據(jù)處理能力迫使傳統(tǒng)金融機構(gòu)不得不向機器學習技術(shù)突圍，面對激勵的市場競爭，尤其是發(fā)展迅速的互聯(lián)網(wǎng)金融，銀行需要在客戶門檻審核時提高精準度，降低貸款的違約風險，把握優(yōu)質(zhì)客戶，擁抱新金融，使用機器學習加工新的特征，以傳統(tǒng)風控為體，機器學習為用，使用大規(guī)模樣本結(jié)合機器學習，力圖保證銀行逾期模型的穩(wěn)定和泛化。
1.2.1國外研究現(xiàn)狀
1、銀行信用風險管理理論
在銀行面臨的所有風險中，信用風險仍然是銀行倒閉的主要驅(qū)動因素，仍然是銀行業(yè)務中最重要的風險。當借款人無力償還貸款或信用評級惡化時，就會出現(xiàn)這種情況[7]。信用風險暴露的度量是銀行管理領(lǐng)域的一項非常重要的任務，銀行通常針對不同類型的信貸項目進行專項逾期風險研究[8]。銀行必須對信貸項目風險進行檢查，并控制風險，否則將導致不良資產(chǎn)的增加，最終導致銀行破產(chǎn)[9]。研究發(fā)現(xiàn)，為了使貸款損失最小化，降低信用風險，商業(yè)銀行有必要建立一個有效的信用風險管理體系，建立一個框架確定公司優(yōu)先思想貸款審批流程，建立信用風險評級制度貸款審查機制和綜合報告制度[10]。Prof.Ekaterina Orlova在研究中提出信貸業(yè)務是銀行業(yè)務的基礎，是銀行收入的重要組成部分。在對信貸資源需求增加的情況下，信貸項目風險也在增長。它保持了提高金融機構(gòu)貸款管理流程效率問題的重要性。這項工作的目的是證明和發(fā)展管理銀行貸款的新技術(shù)和模式，以減少信貸風險和提高貸款效率。
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2文獻綜述與理論基礎
2.1文獻回顧
2.1.1信用風險管理理論的相關(guān)研究
信用風險通常是指在貸款的過程中，或者進行證券交易以及其他金融交易時，由于某些原因無法或者不愿意履行原有合同，從而給交易的另有一方帶來不同程度的損失的風險[27]。信用風險有廣義和狹義之分，由于客戶違約帶來的風險稱為廣義的信用分險，而狹義的信用風險一般指信貸風險[28]，當貸款人向金融機構(gòu)提供信用卡貸款、抵押貸款以及其他貸款方式時，存在著貸款人無法償還的分險[29]。通?？梢愿鶕?jù)貸款交易中對手方的違約風險來估計其經(jīng)濟資本，即在不嚴重中斷業(yè)務的情況下克服危機時期所必需的資本[30]。
隨著金融環(huán)境的不斷發(fā)展和進步，信用風險在金融活動中起著舉足輕重的作用，現(xiàn)在更是成為一些行業(yè)投資供應鏈金融的重大障礙，尤其是對中小企業(yè)而言[31]。2008-2009年美國金融危機的爆發(fā)就是一次由于房地產(chǎn)經(jīng)濟泡沫破滅引起強大的次貸危機，讓各行各業(yè)受到嚴重影響，尤其是對進出口行業(yè)的影響最為直接，也最為嚴重。從而造成的企業(yè)倒閉、通貨膨脹等經(jīng)濟問題也使人們的支付能力下降，還不起房貸的人越來越多，人們的生活水平和消費能力也大幅下降，而這次危機背后隱藏的原因則是次級房屋信貸危機，從而造成違約劇增和信用緊縮，導致全球金融流動性問題。銀行、投行、基金、保險公司等金融公司相互交叉，錯綜復雜，早已融為一體，一個環(huán)節(jié)出問題，其他環(huán)節(jié)都會受損失。就像蝴蝶效應產(chǎn)生的影響一樣，不僅僅影響著美國的經(jīng)濟，整個世界的經(jīng)濟都遭到了重創(chuàng)，雷曼兄弟宣布破產(chǎn)，造成多家持有雷曼兄弟公司企業(yè)債券的中國的銀行也遭受了損失。因此，對于金融服務提供商，以及銀行等金融中介機構(gòu)去區(qū)分低質(zhì)量和高質(zhì)量的中小企業(yè)，以便準確預測信用風險非常重要，不能僅僅關(guān)注每一家銀行或金融機構(gòu)來評估金融體系的穩(wěn)定性。
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2.2機器學習模型
近年來，機器學習的商業(yè)應用取得了顯著進展，特別是在圖像識別、自然語音處理、語言翻譯、文本分析和自學習等領(lǐng)域，機器學習被認為是人工智能研究中最重要技能，相比傳統(tǒng)的學習，在2019年，一臺不起眼的臺式計算機可以從32 GB的內(nèi)部存儲器中快速檢索和處理數(shù)據(jù)，并且具有絕對的保真度，不會像人一樣感覺到疲倦，給定一個適當構(gòu)建的程序來執(zhí)行即可[49]。早期的機器學習是亞瑟·塞繆爾提出，是以統(tǒng)計模式辨認為核心的算法學習，讓計算機能夠不依賴準確編碼就能對數(shù)據(jù)自動辨認、解釋、分類或者分群?，F(xiàn)代機器學習的定義是由Tom Mitchell提出的，他認為程序從經(jīng)驗中學習，進而解決任務，達到一定性能度量值（P值），有了經(jīng)驗，并經(jīng)過P值評判后，程序在處理任務時的性能則有所提升[50]。
機器學習可以分為四類：監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習、半監(jiān)督學習和強化學習，分類如下表所示：

項目管理論文怎么寫

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3模型總體設計............................27
3.1研究背景..................................27
3.1.1建行裕農(nóng)貸項目.................................27
3.1.2建行裕農(nóng)貸款項目辦理流程..............27
4關(guān)鍵算法設計與應用....................36
4.1原始數(shù)據(jù)處理........................36
4.2模型設計..................................37
4.3違約逾期模型訓練.............................38
5結(jié)論綜述與優(yōu)化建議...........................48
5.1結(jié)論...........................................48
5.1.1驗證結(jié)果說明...................................47
5.1.2優(yōu)化建議....................................48
4關(guān)鍵算法設計與應用
4.1原始數(shù)據(jù)處理
在本研究的實驗和環(huán)境中，程序語言部分使用R語言編寫數(shù)據(jù)分析和機器學習模型，本研究的客戶貸款數(shù)據(jù)來自于建設銀行S省2021年1月至2021年12月的客戶申請數(shù)據(jù)。本研究使用2021年四個季度的數(shù)據(jù)進行模型訓練和測試。各季度的數(shù)據(jù)分布如表4-1所示，總數(shù)據(jù)量為87370。在本研究中，70%的數(shù)據(jù)進行訓練，保留30%的數(shù)據(jù)用于驗證。本研究的目的如下：第一，判斷客戶在合同到期時是否能夠履行其還款義務；第二，準確預測NRR；第三，找出績效最高的決策支持模型。

項目管理論文參考

獲得的原始數(shù)據(jù)包含92個變量，本研究首先將資料進行清除和預處理，最后選取21個變量作為本研究的特征，分別屬于申請人基本情況、家庭收入來源、家庭財務情況等（見表4-2）。我們還將是否有違約和最后還款總額計算所得到的凈收益率（NRR）加入資料集作為輸出特征。
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5結(jié)論綜述與優(yōu)化建議
5.1結(jié)論
5.1.1驗證結(jié)果說明
根據(jù)資料顯示，為深化農(nóng)戶金融服務，深入貫徹鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，中國建設銀行在2020年6月推出全行首個農(nóng)戶專屬快貸平臺后，按照建總行“搭平臺”，分行“建場景、擴用戶”的基本思路，建總行鄉(xiāng)村振興金融部總結(jié)歸納農(nóng)戶信貸經(jīng)驗及模式，分別打造了“裕農(nóng)快貸（信用）”、“裕農(nóng)快貸（抵押）”、“裕農(nóng)快貸（擔保）”以及“裕農(nóng)快貸（產(chǎn)業(yè)鏈）”等4種主體模式，為裕農(nóng)通業(yè)主、村干部、家庭農(nóng)場主、返鄉(xiāng)退役軍人、信用村信用戶、特色種植養(yǎng)殖農(nóng)戶以及新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體等客群精準畫像，結(jié)合農(nóng)業(yè)特色生產(chǎn)經(jīng)營場景，以觸達“最后一百米”的小農(nóng)戶為先、以帶動產(chǎn)業(yè)鏈條上的規(guī)?；N養(yǎng)殖農(nóng)戶為主，打造適用于農(nóng)戶的線上貸款融資利器，旨在攻克農(nóng)民融資難、融資貴、融資慢的歷史難題，助力農(nóng)戶實現(xiàn)致富增收，支持農(nóng)民生產(chǎn)經(jīng)營渡過難關(guān)，帶動鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)興旺，鞏固脫貧攻堅成果。
截止2021年3月末，建行裕農(nóng)快貸授信金額達27.78億元，惠及2.6萬戶農(nóng)戶。自建行裕農(nóng)快貸系列產(chǎn)品上線以來，業(yè)務規(guī)模不斷擴大，增長迅速，獲得了農(nóng)戶客群和農(nóng)業(yè)市場的一致肯定。同時的到了政府主管部門的高度認可和大力支持，收到了地方政府、涉農(nóng)企業(yè)的廣泛歡迎。建行充分運用自身金融科技優(yōu)勢和數(shù)字化經(jīng)營理念，通過引入土地流轉(zhuǎn)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)補貼、農(nóng)業(yè)保險、農(nóng)業(yè)訂單等特色數(shù)據(jù)，依靠衛(wèi)星遙感等科技力量，連接土地經(jīng)營權(quán)流轉(zhuǎn)系統(tǒng)、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈訂單數(shù)據(jù)系統(tǒng)等方式，打通農(nóng)村農(nóng)戶生產(chǎn)、生活、資產(chǎn)數(shù)據(jù)，推動農(nóng)業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)連接和融合，實現(xiàn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村農(nóng)民基礎數(shù)據(jù)整合共享，為金融支持鄉(xiāng)村振興貢獻了建行智慧、建行方案和建行力量。
參考文獻（略）