基于多元自適應回歸樣條的企業(yè)信用評估模型研究的開題報告

基于多元自適應回歸樣條的企業(yè)信用評估模型研究的開題報告一、研究背景及意義企業(yè)信用評估是經(jīng)濟活動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，如何準確地評估企業(yè)信用狀況，對于金融機構(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，導致其精度不夠高，無法滿足企業(yè)信用評估的實際需求。多元自適應回歸樣條（MARS）是一種基于數(shù)據(jù)學習的非參數(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性和靈活性，可以克服傳統(tǒng)方法的局限性，提高模型的預測準確度。因此，本研究將以MARS為基礎(chǔ)，通過構(gòu)建多元自適應回歸樣條的企業(yè)信用評估模型，探討其在企業(yè)信用評估領(lǐng)域的應用，并嘗試提高模型的預測精度。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)估計方法。2.通過實證研究，比較MARS方法與傳統(tǒng)回歸方法的預測精度，檢驗模型的實用性和效果，同時分析模型的優(yōu)缺點。研究方法主要采用的是文獻綜述、數(shù)據(jù)處理、統(tǒng)計分析、模型運用等方法。三、研究預期成果本研究的預期成果包括：1.構(gòu)建一個基于多元自適應回歸樣條的企業(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用性。2.通過實證分析，比較MARS方法與傳統(tǒng)方法的優(yōu)缺點，探討MARS方法在實際應用中的推廣價值。3.為金融機構(gòu)、企業(yè)、政府等各方面提供更為準確、可靠的企業(yè)信用評估參考工具，促進經(jīng)濟的發(fā)展和金融的穩(wěn)定。四、研究進度安排本研究的進度安排如下：階段一：文獻綜述和數(shù)據(jù)準備（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，建立企業(yè)信用評估指標體系，并收集相關(guān)數(shù)據(jù)。階段二：模型構(gòu)建和實證研究（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。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：對實證結(jié)果進行分析、總結(jié)，撰寫研究論文。五、參考文獻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