本文是一篇項(xiàng)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(xùn)練測(cè)試，基于這樣的時(shí)間背景，是在假設(shè)整體經(jīng)濟(jì)在這一年內(nèi)固定不變的方式來進(jìn)行訓(xùn)練模型，因此若是未來經(jīng)濟(jì)周期、客觀環(huán)境發(fā)生大變動(dòng)。
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(hào)文件早已經(jīng)成為中國共產(chǎn)黨中央委員會(huì)、中央人民政府高度重視農(nóng)村問題的標(biāo)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(shè)時(shí)期的重中之重，并在《中共中央關(guān)于制定國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和二〇三五年遠(yuǎn)景目標(biāo)的建議》中指出，要優(yōu)先發(fā)展農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，全面推進(jìn)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(chǎng)等新型農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體，實(shí)現(xiàn)“小農(nóng)戶”融入現(xiàn)代農(nóng)業(yè)，實(shí)現(xiàn)二者有機(jī)銜接，從而健全農(nóng)村金融服務(wù)體系。同時(shí)，四川省人民政府印發(fā)的《四川省“十四五”推進(jìn)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(jī)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(jī)制還不健全。2018年2月4日，指導(dǎo)“三農(nóng)”工作的第15份中央一號(hào)文件《中共中央國務(wù)院關(guān)于實(shí)施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的意見》公布，中央一號(hào)文件明確，實(shí)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(diǎn)要放在鄉(xiāng)村，才能讓金融服務(wù)助力鄉(xiāng)村振興。2018年2月5日，中央農(nóng)村工作領(lǐng)導(dǎo)小組的辦公室主任韓俊也指出，下一階段還需出臺(tái)有關(guān)于金融服務(wù)鄉(xiāng)村振興的指導(dǎo)意見，將金融服務(wù)與鄉(xiāng)村振興落到實(shí)處。韓俊在解讀文件時(shí)在關(guān)于“實(shí)現(xiàn)鄉(xiāng)村振興錢從哪里來”的問題時(shí)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(hào)文件對(duì)解決實(shí)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(cái)政優(yōu)先保障、金融重點(diǎn)傾斜、社會(huì)積極參與的多元投入格局，確保投入力度不斷增強(qiáng)，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(shì)，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(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)推行普惠金融中，商業(yè)銀行從科學(xué)全面的視角對(duì)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行識(shí)別和度量，提高風(fēng)險(xiǎn)管理監(jiān)控和應(yīng)對(duì)能力，為解決上述現(xiàn)狀、問題與要求，本文具有強(qiáng)烈的現(xiàn)析、權(quán)重線性加和的回歸模型建立評(píng)分卡模型進(jìn)行貸款項(xiàng)目逾期風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別和管理，隨著人工智能的發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)運(yùn)而生，標(biāo)志產(chǎn)物就是基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的支持向量機(jī)、隨機(jī)森林、類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、K-means等集成分類方法，擁有更強(qiáng)的特征擬合能力，不僅能提高建模的復(fù)雜度還能進(jìn)一步增強(qiáng)模型穩(wěn)定性，對(duì)非線性特征和交叉特征有更好的處理能力，強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力迫使傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)不得不向機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)突圍，面對(duì)激勵(lì)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，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(shí)提高精準(zhǔn)度，降低貸款的違約風(fēng)險(xiǎn)，把握優(yōu)質(zhì)客戶，擁抱新金融，使用機(jī)器學(xué)習(xí)加工新的特征，以傳統(tǒng)風(fēng)控為體，機(jī)器學(xué)習(xí)為用，使用大規(guī)模樣本結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)，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(fēng)險(xiǎn)管理理論
在銀行面臨的所有風(fēng)險(xiǎn)中，信用風(fēng)險(xiǎn)仍然是銀行倒閉的主要驅(qū)動(dòng)因素，仍然是銀行業(yè)務(wù)中最重要的風(fēng)險(xiǎn)。當(dāng)借款人無力償還貸款或信用評(píng)級(jí)惡化時(shí)，就會(huì)出現(xiàn)這種情況[7]。信用風(fēng)險(xiǎn)暴露的度量是銀行管理領(lǐng)域的一項(xiàng)非常重要的任務(wù)，銀行通常針對(duì)不同類型的信貸項(xiàng)目進(jìn)行專項(xiàng)逾期風(fēng)險(xiǎn)研究[8]。銀行必須對(duì)信貸項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行檢查，并控制風(fēng)險(xiǎn)，否則將導(dǎo)致不良資產(chǎn)的增加，最終導(dǎo)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(fēng)險(xiǎn)，商業(yè)銀行有必要建立一個(gè)有效的信用風(fēng)險(xiǎn)管理體系，建立一個(gè)框架確定公司優(yōu)先思想貸款審批流程，建立信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)制度貸款審查機(jī)制和綜合報(bào)告制度[10]。Prof.Ekaterina Orlova在研究中提出信貸業(yè)務(wù)是銀行業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)，是銀行收入的重要組成部分。在對(duì)信貸資源需求增加的情況下，信貸項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)也在增長。它保持了提高金融機(jī)構(gòu)貸款管理流程效率問題的重要性。這項(xiàng)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(fēng)險(xiǎn)和提高貸款效率。
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2文獻(xiàn)綜述與理論基礎(chǔ)
2.1文獻(xiàn)回顧
2.1.1信用風(fēng)險(xiǎn)管理理論的相關(guān)研究
信用風(fēng)險(xiǎn)通常是指在貸款的過程中，或者進(jìn)行證券交易以及其他金融交易時(shí)，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(fēng)險(xiǎn)[27]。信用風(fēng)險(xiǎn)有廣義和狹義之分，由于客戶違約帶來的風(fēng)險(xiǎn)稱為廣義的信用分險(xiǎn)，而狹義的信用風(fēng)險(xiǎn)一般指信貸風(fēng)險(xiǎn)[28]，當(dāng)貸款人向金融機(jī)構(gòu)提供信用卡貸款、抵押貸款以及其他貸款方式時(shí)，存在著貸款人無法償還的分險(xiǎn)[29]。通?？梢愿鶕?jù)貸款交易中對(duì)手方的違約風(fēng)險(xiǎn)來估計(jì)其經(jīng)濟(jì)資本，即在不嚴(yán)重中斷業(yè)務(wù)的情況下克服危機(jī)時(shí)期所必需的資本[30]。
隨著金融環(huán)境的不斷發(fā)展和進(jìn)步，信用風(fēng)險(xiǎn)在金融活動(dòng)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(yīng)鏈金融的重大障礙，尤其是對(duì)中小企業(yè)而言[31]。2008-2009年美國金融危機(jī)的爆發(fā)就是一次由于房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)泡沫破滅引起強(qiáng)大的次貸危機(jī)，讓各行各業(yè)受到嚴(yán)重影響，尤其是對(duì)進(jìn)出口行業(yè)的影響最為直接，也最為嚴(yán)重。從而造成的企業(yè)倒閉、通貨膨脹等經(jīng)濟(jì)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(fèi)能力也大幅下降，而這次危機(jī)背后隱藏的原因則是次級(jí)房屋信貸危機(jī)，從而造成違約劇增和信用緊縮，導(dǎo)致全球金融流動(dòng)性問題。銀行、投行、基金、保險(xiǎn)公司等金融公司相互交叉，錯(cuò)綜復(fù)雜，早已融為一體，一個(gè)環(huán)節(jié)出問題，其他環(huán)節(jié)都會(huì)受損失。就像蝴蝶效應(yīng)產(chǎn)生的影響一樣，不僅僅影響著美國的經(jīng)濟(jì)，整個(gè)世界的經(jīng)濟(jì)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(duì)于金融服務(wù)提供商，以及銀行等金融中介機(jī)構(gòu)去區(qū)分低質(zhì)量和高質(zhì)量的中小企業(yè)，以便準(zhǔn)確預(yù)測(cè)信用風(fēng)險(xiǎn)非常重要，不能僅僅關(guān)注每一家銀行或金融機(jī)構(gòu)來評(píng)估金融體系的穩(wěn)定性。
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2.2機(jī)器學(xué)習(xí)模型
近年來，機(jī)器學(xué)習(xí)的商業(yè)應(yīng)用取得了顯著進(jìn)展，特別是在圖像識(shí)別、自然語音處理、語言翻譯、文本分析和自學(xué)習(xí)等領(lǐng)域，機(jī)器學(xué)習(xí)被認(rèn)為是人工智能研究中最重要技能，相比傳統(tǒng)的學(xué)習(xí)，在2019年，一臺(tái)不起眼的臺(tái)式計(jì)算機(jī)可以從32 GB的內(nèi)部存儲(chǔ)器中快速檢索和處理數(shù)據(jù)，并且具有絕對(duì)的保真度，不會(huì)像人一樣感覺到疲倦，給定一個(gè)適當(dāng)構(gòu)建的程序來執(zhí)行即可[49]。早期的機(jī)器學(xué)習(xí)是亞瑟·塞繆爾提出，是以統(tǒng)計(jì)模式辨認(rèn)為核心的算法學(xué)習(xí)，讓計(jì)算機(jī)能夠不依賴準(zhǔn)確編碼就能對(duì)數(shù)據(jù)自動(dòng)辨認(rèn)、解釋、分類或者分群?，F(xiàn)代機(jī)器學(xué)習(xí)的定義是由Tom Mitchell提出的，他認(rèn)為程序從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)，進(jìn)而解決任務(wù)，達(dá)到一定性能度量值（P值），有了經(jīng)驗(yàn)，并經(jīng)過P值評(píng)判后，程序在處理任務(wù)時(shí)的性能則有所提升[50]。
機(jī)器學(xué)習(xí)可以分為四類：監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)，分類如下表所示：

項(xiàng)目管理論文怎么寫

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3模型總體設(shè)計(jì)............................27
3.1研究背景..................................27
3.1.1建行裕農(nóng)貸項(xiàng)目.................................27
3.1.2建行裕農(nóng)貸款項(xiàng)目辦理流程..............27
4關(guān)鍵算法設(shè)計(jì)與應(yīng)用....................36
4.1原始數(shù)據(jù)處理........................36
4.2模型設(shè)計(jì)..................................37
4.3違約逾期模型訓(xùn)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(yàn)證結(jié)果說明...................................47
5.1.2優(yōu)化建議....................................48
4關(guān)鍵算法設(shè)計(jì)與應(yīng)用
4.1原始數(shù)據(jù)處理
在本研究的實(shí)驗(yàn)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(jī)器學(xué)習(xí)模型，本研究的客戶貸款數(shù)據(jù)來自于建設(shè)銀行S省2021年1月至2021年12月的客戶申請(qǐng)數(shù)據(jù)。本研究使用2021年四個(gè)季度的數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練和測(cè)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(jìn)行訓(xùn)練，保留30%的數(shù)據(jù)用于驗(yàn)證。本研究的目的如下：第一，判斷客戶在合同到期時(shí)是否能夠履行其還款義務(wù)；第二，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)NRR；第三，找出績(jī)效最高的決策支持模型。

項(xiàng)目管理論文參考

獲得的原始數(shù)據(jù)包含92個(gè)變量，本研究首先將資料進(jìn)行清除和預(yù)處理，最后選取21個(gè)變量作為本研究的特征，分別屬于申請(qǐng)人基本情況、家庭收入來源、家庭財(cái)務(wù)情況等（見表4-2）。我們還將是否有違約和最后還款總額計(jì)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(yàn)證結(jié)果說明
根據(jù)資料顯示，為深化農(nóng)戶金融服務(wù)，深入貫徹鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，中國建設(shè)銀行在2020年6月推出全行首個(gè)農(nóng)戶專屬快貸平臺(tái)后，按照建總行“搭平臺(tái)”，分行“建場(chǎng)景、擴(kuò)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(yàn)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(dān)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(chǎng)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(zhǔn)畫像，結(jié)合農(nóng)業(yè)特色生產(chǎn)經(jīng)營場(chǎng)景，以觸達(dá)“最后一百米”的小農(nóng)戶為先、以帶動(dòng)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(shí)現(xiàn)致富增收，支持農(nóng)民生產(chǎn)經(jīng)營渡過難關(guān)，帶動(dòng)鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)興旺，鞏固脫貧攻堅(jiān)成果。
截止2021年3月末，建行裕農(nóng)快貸授信金額達(dá)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(wù)規(guī)模不斷擴(kuò)大，增長迅速，獲得了農(nóng)戶客群和農(nóng)業(yè)市場(chǎng)的一致肯定。同時(shí)的到了政府主管部門的高度認(rèn)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(yùn)用自身金融科技優(yōu)勢(shì)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(bǔ)貼、農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)、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(dòng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)連接和融合，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村農(nóng)民基礎(chǔ)數(shù)據(jù)整合共享，為金融支持鄉(xiāng)村振興貢獻(xiàn)了建行智慧、建行方案和建行力量。
參考文獻(xiàn)（略）