本文是一篇項目管理論文，本次論文研究采用了1年的數據期間來做訓練測試，基于這樣的時間背景，是在假設整體經濟在這一年內固定不變的方式來進行訓練模型，因此若是未來經濟周期、客觀環境發生大變動。
1緒論
1.1研究背景與研究意義
1.1.1研究背景
中央一號文件早已經成為中國共產黨中央委員會、中央人民政府高度重視農村問題的標志文件，以“三農”為主題，將農村發展問題作為現代化建設時期的重中之重，并在《中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和二〇三五年遠景目標的建議》中指出，要優先發展農村經濟，全面推進鄉村振興，不僅要深化農村改革,更要加快培育農村合作社、家庭農場等新型農業經營主體，實現“小農戶”融入現代農業，實現二者有機銜接，從而健全農村金融服務體系。同時，四川省人民政府印發的《四川省“十四五”推進農業農村現代化規劃》中也指出城鄉要素交換不平等、公共資源配置不均衡，制約城鄉融合發展的體制機制障礙依然存在，一些改革政策落地困難，農村貸款難、人才缺乏等問題依然突出，資本、人才留在鄉村的機制還不健全。2018年2月4日，指導“三農”工作的第15份中央一號文件《中共中央國務院關于實施鄉村振興戰略的意見》公布，中央一號文件明確，實施鄉村振興戰略，首先也是必須解決錢從哪里來的問題，普惠金融的重點要放在鄉村，才能讓金融服務助力鄉村振興。2018年2月5日，中央農村工作領導小組的辦公室主任韓俊也指出，下一階段還需出臺有關于金融服務鄉村振興的指導意見，將金融服務與鄉村振興落到實處。韓俊在解讀文件時在關于“實現鄉村振興錢從哪里來”的問題時說，沒有投入作保障，喊是喊不出來的，干也是干不出名堂的，中央一號文件對解決實現鄉村振興戰略中“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政優先保障、金融重點傾斜、社會積極參與的多元投入格局，確保投入力度不斷增強，總量不斷增加。
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1.2國內外研究現狀
2021年各商業銀行的不良貸款率和不良貸款余額都呈雙升的趨勢，商業銀行面臨的處置不良貸款的緊迫性較2020年更為緊迫[6]。在服務實體經濟推行普惠金融中，商業銀行從科學全面的視角對項目風險進行識別和度量，提高風險管理監控和應對能力，為解決上述現狀、問題與要求，本文具有強烈的現析、權重線性加和的回歸模型建立評分卡模型進行貸款項目逾期風險的識別和管理，隨著人工智能的發展，機器學習應運而生，標志產物就是基于統計學習理論的支持向量機、隨機森林、類神經網絡、K-means等集成分類方法，擁有更強的特征擬合能力，不僅能提高建模的復雜度還能進一步增強模型穩定性，對非線性特征和交叉特征有更好的處理能力，強大的數據處理能力迫使傳統金融機構不得不向機器學習技術突圍，面對激勵的市場競爭，尤其是發展迅速的互聯網金融，銀行需要在客戶門檻審核時提高精準度，降低貸款的違約風險，把握優質客戶，擁抱新金融，使用機器學習加工新的特征，以傳統風控為體，機器學習為用，使用大規模樣本結合機器學習，力圖保證銀行逾期模型的穩定和泛化。
1.2.1國外研究現狀
1、銀行信用風險管理理論
在銀行面臨的所有風險中，信用風險仍然是銀行倒閉的主要驅動因素，仍然是銀行業務中最重要的風險。當借款人無力償還貸款或信用評級惡化時，就會出現這種情況[7]。信用風險暴露的度量是銀行管理領域的一項非常重要的任務，銀行通常針對不同類型的信貸項目進行專項逾期風險研究[8]。銀行必須對信貸項目風險進行檢查，并控制風險，否則將導致不良資產的增加，最終導致銀行破產[9]。研究發現，為了使貸款損失最小化，降低信用風險，商業銀行有必要建立一個有效的信用風險管理體系，建立一個框架確定公司優先思想貸款審批流程，建立信用風險評級制度貸款審查機制和綜合報告制度[10]。Prof.Ekaterina Orlova在研究中提出信貸業務是銀行業務的基礎，是銀行收入的重要組成部分。在對信貸資源需求增加的情況下，信貸項目風險也在增長。它保持了提高金融機構貸款管理流程效率問題的重要性。這項工作的目的是證明和發展管理銀行貸款的新技術和模式，以減少信貸風險和提高貸款效率。
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2文獻綜述與理論基礎
2.1文獻回顧
2.1.1信用風險管理理論的相關研究
信用風險通常是指在貸款的過程中，或者進行證券交易以及其他金融交易時，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險[27]。信用風險有廣義和狹義之分，由于客戶違約帶來的風險稱為廣義的信用分險，而狹義的信用風險一般指信貸風險[28]，當貸款人向金融機構提供信用卡貸款、抵押貸款以及其他貸款方式時，存在著貸款人無法償還的分險[29]。通常可以根據貸款交易中對手方的違約風險來估計其經濟資本，即在不嚴重中斷業務的情況下克服危機時期所必需的資本[30]。
隨著金融環境的不斷發展和進步，信用風險在金融活動中起著舉足輕重的作用，現在更是成為一些行業投資供應鏈金融的重大障礙，尤其是對中小企業而言[31]。2008-2009年美國金融危機的爆發就是一次由于房地產經濟泡沫破滅引起強大的次貸危機，讓各行各業受到嚴重影響，尤其是對進出口行業的影響最為直接，也最為嚴重。從而造成的企業倒閉、通貨膨脹等經濟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能力也大幅下降，而這次危機背后隱藏的原因則是次級房屋信貸危機，從而造成違約劇增和信用緊縮，導致全球金融流動性問題。銀行、投行、基金、保險公司等金融公司相互交叉，錯綜復雜，早已融為一體，一個環節出問題，其他環節都會受損失。就像蝴蝶效應產生的影響一樣，不僅僅影響著美國的經濟，整個世界的經濟都遭到了重創，雷曼兄弟宣布破產，造成多家持有雷曼兄弟公司企業債券的中國的銀行也遭受了損失。因此，對于金融服務提供商，以及銀行等金融中介機構去區分低質量和高質量的中小企業，以便準確預測信用風險非常重要，不能僅僅關注每一家銀行或金融機構來評估金融體系的穩定性。
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2.2機器學習模型
近年來，機器學習的商業應用取得了顯著進展，特別是在圖像識別、自然語音處理、語言翻譯、文本分析和自學習等領域，機器學習被認為是人工智能研究中最重要技能，相比傳統的學習，在2019年，一臺不起眼的臺式計算機可以從32 GB的內部存儲器中快速檢索和處理數據，并且具有絕對的保真度，不會像人一樣感覺到疲倦，給定一個適當構建的程序來執行即可[49]。早期的機器學習是亞瑟·塞繆爾提出，是以統計模式辨認為核心的算法學習，讓計算機能夠不依賴準確編碼就能對數據自動辨認、解釋、分類或者分群?，F代機器學習的定義是由Tom Mitchell提出的，他認為程序從經驗中學習，進而解決任務，達到一定性能度量值（P值），有了經驗，并經過P值評判后，程序在處理任務時的性能則有所提升[50]。
機器學習可以分為四類：監督學習、無監督學習、半監督學習和強化學習，分類如下表所示：

項目管理論文怎么寫

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3模型總體設計............................27
3.1研究背景..................................27
3.1.1建行裕農貸項目.................................27
3.1.2建行裕農貸款項目辦理流程..............27
4關鍵算法設計與應用....................36
4.1原始數據處理........................36
4.2模型設計..................................37
4.3違約逾期模型訓練.............................38
5結論綜述與優化建議...........................48
5.1結論...........................................48
5.1.1驗證結果說明...................................47
5.1.2優化建議....................................48
4關鍵算法設計與應用
4.1原始數據處理
在本研究的實驗和環境中，程序語言部分使用R語言編寫數據分析和機器學習模型，本研究的客戶貸款數據來自于建設銀行S省2021年1月至2021年12月的客戶申請數據。本研究使用2021年四個季度的數據進行模型訓練和測試。各季度的數據分布如表4-1所示，總數據量為87370。在本研究中，70%的數據進行訓練，保留30%的數據用于驗證。本研究的目的如下：第一，判斷客戶在合同到期時是否能夠履行其還款義務；第二，準確預測NRR；第三，找出績效最高的決策支持模型。

項目管理論文參考

獲得的原始數據包含92個變量，本研究首先將資料進行清除和預處理，最后選取21個變量作為本研究的特征，分別屬于申請人基本情況、家庭收入來源、家庭財務情況等（見表4-2）。我們還將是否有違約和最后還款總額計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結論綜述與優化建議
5.1結論
5.1.1驗證結果說明
根據資料顯示，為深化農戶金融服務，深入貫徹鄉村振興戰略，中國建設銀行在2020年6月推出全行首個農戶專屬快貸平臺后，按照建總行“搭平臺”，分行“建場景、擴用戶”的基本思路，建總行鄉村振興金融部總結歸納農戶信貸經驗及模式，分別打造了“裕農快貸（信用）”、“裕農快貸（抵押）”、“裕農快貸（擔保）”以及“裕農快貸（產業鏈）”等4種主體模式，為裕農通業主、村干部、家庭農場主、返鄉退役軍人、信用村信用戶、特色種植養殖農戶以及新型農業經營主體等客群精準畫像，結合農業特色生產經營場景，以觸達“最后一百米”的小農戶為先、以帶動產業鏈條上的規?；N養殖農戶為主，打造適用于農戶的線上貸款融資利器，旨在攻克農民融資難、融資貴、融資慢的歷史難題，助力農戶實現致富增收，支持農民生產經營渡過難關，帶動鄉村產業興旺，鞏固脫貧攻堅成果。
截止2021年3月末，建行裕農快貸授信金額達27.78億元，惠及2.6萬戶農戶。自建行裕農快貸系列產品上線以來，業務規模不斷擴大，增長迅速，獲得了農戶客群和農業市場的一致肯定。同時的到了政府主管部門的高度認可和大力支持，收到了地方政府、涉農企業的廣泛歡迎。建行充分運用自身金融科技優勢和數字化經營理念，通過引入土地流轉、農業生產補貼、農業保險、農業訂單等特色數據，依靠衛星遙感等科技力量，連接土地經營權流轉系統、農業產業鏈訂單數據系統等方式，打通農村農戶生產、生活、資產數據，推動農業生產數據連接和融合，實現農業農村農民基礎數據整合共享，為金融支持鄉村振興貢獻了建行智慧、建行方案和建行力量。
參考文獻（略）