基于决策树算法的信用卡违约预测研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着信用卡行业的蓬勃发展，信用卡已成为现代人生活中不可或缺的支付方式。

然而，信用卡的普及也伴随着违约风险的上升，给金融机构和个人带来巨大损失。

因此，有效预测信用卡违约行为，对于防范和化解金融风险，维护金融稳定具有重要意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

信用卡违约预测一直是金融风险管理领域的研究热点，国内外学者对此进行了大量的研究，并取得了丰硕成果。

1. 国内研究现状

国内学者在信用卡违约预测方面起步较晚，但近年来发展迅速，研究主要集中在以下几个方面：
数据挖掘技术应用:学者们将数据挖掘技术，如神经网络、支持向量机、logistic回归等应用于信用卡违约预测，并取得了一定的成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究的主要内容是利用决策树算法构建信用卡违约预测模型，并对模型进行评估和优化。

1. 主要内容

1.信用卡违约风险相关理论:介绍信用卡违约风险的概念、影响因素以及常用的预测方法，为后续研究奠定理论基础。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用定量研究为主，定性分析为辅的方法。

1.文献研究阶段:查阅国内外相关文献，了解信用卡违约预测的研究现状、主要方法以及最新进展，为本研究提供理论基础和方法指导。

2.数据收集与预处理阶段:从公开数据库或金融机构获取信用卡客户数据，并对数据进行清洗、转换、特征选择等预处理操作，以满足模型建模需求。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.改进的特征选择方法:针对现有特征选择方法的不足，本研究将探索新的特征选择方法，以提高模型预测的准确性和效率。

2.优化的决策树算法:针对信用卡违约数据的特点，本研究将对传统的决策树算法进行优化，以提高模型的预测性能和鲁棒性。

3.可解释性的模型分析:本研究将对构建的预测模型进行深入分析，解释模型预测结果，并识别出对信用卡违约影响最大的关键特征，为金融机构的风险管理提供决策支持。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 陈超,谢显中.不平衡数据分类方法综述[j].软件学报,2019,30(2):300-323.

2. 刘颖,叶强,王丽珍.基于机器学习的p2p网贷信用风险评价研究综述[j].管理科学学报,2020,23(2):2-20.

3. 赵慧,刘三阳,李守伟.基于机器学习算法的信用卡违约预测模型研究[j].统计与决策,2020(13):174-178.