金融论文范文5例

; 4.4.6 盈利能力提升相关观察变量验证
        4.4.7 结果分析汇总
    4.5 本章小结
第五章 对策与建议
    5.1 我国延保服务的存在问题及改善对策
        5.1.1 我国延保服务的存在问题
        5.1.2 我国延保服务的改善对策
    5.2 我国经销商通过延保服务提升盈利能力的具体策略
    5.3 本章小结
结论
参考文献

金融学论文范文五：基于机器学习混合模型的网贷违约风险识别研究 ——以拍拍贷为例

本文通过对拍拍贷互联网信用贷款风险管理控制的研究,为开展互联网信用贷款的机构提供了参考。同时,本文还利用拍拍贷的借款人样本、通过python以及spss为工具,搭建了逻辑回归模型与随机森林模型以及基于这两个模型的混合模型。研究结果发现混合模型相较于逻辑回归模型区分效果更强;同时发现混合模型的预测能力与随机森林模型相差不大,但解释性更好、更稳定。同时模型计算时间更短,较为符合国内银行、持牌消费金融公司与互联网小贷公司使用。

第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 逻辑回归
        1.2.2 随机森林
    1.3 研究内容与方法
        1.3.1 研究内容
        1.3.2 研究方法
    1.4 论文创新点
第二章 基础模型与评价方法
    2.1 逻辑回归模型
        2.1.1 逻辑回归模型简介
        2.1.2 逻辑回归模型原理
    2.2 随机森林模型
        2.2.1 随机森林模型简介
        2.2.2 随机森林模型原理
    2.3 模型评分区分能力指标
        2.3.1 查准率与查全率
        2.3.2 KS值
    2.4 本章总结
第三章 拍拍贷消费信贷风险管理分析
    3.1 拍拍贷概况
        3.1.1 基本介绍
        3.1.2 组织结构
        3.1.3 目标人群及核心产品
        3.1.4 借款机制与流程
    3.2 系统架构
    3.3 风控流程
    3.4 风控数据
        3.4.1 风控数据的整体应用
        3.4.2 风控供应商数据
    3.5 风控组织架构
    3.6 风控创新实践
    3.7 本章总结
第四章 数据分析与变量筛选
    4.1 数据来源
    4.2 指标体系的构建
        4.2.1 重要指标的选取
        4.2.2 指标体系的赋值
    4.3 变量描述性统计分析
    4.4 变量筛选及模型拟合
    4.5 本章总结
第五章 逻辑回归模型与随机森林模型的违约风险识别研究
    5.1 逻辑回归模型
        5.1.1 逻辑回归模型搭建
        5.1.2 模型评分转化校准
        5.1.3 逻辑回归模型评分验证
    5.2 随机森林模型
        5.2.1 随机森林建模步骤
        5.2.2 随机森林模型效果
    5.3 本章总结
第六章 混合模型的违约风险识别研究
    6.1 混合模型搭建
    6.2 评分转化与模型效果
        6.2.1 混合模型训练集
        6.2.2 混合模型测试集
    6.3 模型效果比较
        6.3.1 预测能力比较
        6.3.2 模型区分度比较
        6.3.3 模型拟合时间比较
    6.4 本章总结
结论
参考文献

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