基于多元自適應(yīng)回歸樣條的企業(yè)信用評估模型研究的開題報(bào)告

基于多元自適應(yīng)回歸樣條的企業(yè)信用評估模型研究的開題報(bào)告一、研究背景及意義企業(yè)信用評估是經(jīng)濟(jì)活動(dòng)過程中非常重要的環(huán)節(jié)，它對于貸款、融資、經(jīng)營決策等各方面產(chǎn)生巨大的影響。因此，如何準(zhǔn)確地評估企業(yè)信用狀況，對于金融機(jī)構(gòu)、企業(yè)、政府等各方面都是非常關(guān)鍵的。目前，企業(yè)信用評估主要采用的是基于統(tǒng)計(jì)分析的方法，其中回歸分析是常用的方法之一。傳統(tǒng)的回歸分析方法存在多重共線性、異方差性、非線性等問題，導(dǎo)致其精度不夠高，無法滿足企業(yè)信用評估的實(shí)際需求。多元自適應(yīng)回歸樣條（MARS）是一種基于數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的非參數(shù)回歸分析方法，相比于傳統(tǒng)的回歸分析方法，在數(shù)據(jù)處理方面有著更好的適應(yīng)性和靈活性，可以克服傳統(tǒng)方法的局限性，提高模型的預(yù)測準(zhǔn)確度。因此，本研究將以MARS為基礎(chǔ)，通過構(gòu)建多元自適應(yīng)回歸樣條的企業(yè)信用評估模型，探討其在企業(yè)信用評估領(lǐng)域的應(yīng)用，并嘗試提高模型的預(yù)測精度。二、研究內(nèi)容及方法本研究的主要內(nèi)容為：1.構(gòu)建多元自適應(yīng)回歸樣條的企業(yè)信用評估模型，建立企業(yè)信用評估的需求指標(biāo)體系，選擇合適的樣條基函數(shù)，并建立起模型的參數(shù)估計(jì)方法。2.通過實(shí)證研究，比較MARS方法與傳統(tǒng)回歸方法的預(yù)測精度，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷膶?shí)用性和效果，同時(shí)分析模型的優(yōu)缺點(diǎn)。研究方法主要采用的是文獻(xiàn)綜述、數(shù)據(jù)處理、統(tǒng)計(jì)分析、模型運(yùn)用等方法。三、研究預(yù)期成果本研究的預(yù)期成果包括：1.構(gòu)建一個(gè)基于多元自適應(yīng)回歸樣條的企業(yè)信用評估模型，能夠解決傳統(tǒng)方法存在的非線性、異方差性等問題，提高模型的精度和實(shí)用性。2.通過實(shí)證分析，比較MARS方法與傳統(tǒng)方法的優(yōu)缺點(diǎn)，探討MARS方法在實(shí)際應(yīng)用中的推廣價(jià)值。3.為金融機(jī)構(gòu)、企業(yè)、政府等各方面提供更為準(zhǔn)確、可靠的企業(yè)信用評估參考工具，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和金融的穩(wěn)定。四、研究進(jìn)度安排本研究的進(jìn)度安排如下：階段一：文獻(xiàn)綜述和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備（2022年1月至2022年3月）主要工作：深入研究MARS方法，了解傳統(tǒng)回歸方法的優(yōu)缺點(diǎn)，建立企業(yè)信用評估指標(biāo)體系，并收集相關(guān)數(shù)據(jù)。階段二：模型構(gòu)建和實(shí)證研究（2022年4月至2022年9月）主要工作：基于收集到的數(shù)據(jù)，構(gòu)建MARS模型，比較MARS方法與傳統(tǒng)回歸方法的精度和效果，并分析MARS方法的優(yōu)缺點(diǎn)。階段三：結(jié)果分析和論文撰寫（2022年10月至2023年1月）主要工作：對實(shí)證結(jié)果進(jìn)行分析、總結(jié)，撰寫研究論文。五、參考文獻(xiàn)1.Breiman,L.(1996).Baggingpredictors.MachineLearning,24(2),123-140.2.Friedman,J.H.(1991).Multivariateadaptiveregressionsplines.TheAnnalsofStatistics,19(1),1-67.3.Chen,Y.,Hawley,Z.C.,&Shumway,T.(2020).Anewapproachtocreditscoringusingregressiontreeensembl