导读:本文包含了科技信用评价模型论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:科技金融,神经网络,信用风险,评估模型
科技信用评价模型论文文献综述
温小霓,韩鑫蕊[1]（2017）在《我国科技型中小企业信用风险评价模型——基于MLP神经网络的实证分析》一文中研究指出针对科技型中小企业,首先建立了一个多层次的信用风险评价指标体系,并利用t检验和因子分析对指标体系进行简化和降维,然后在此基础上构建基于MLP神经网络的科技型中小企业信用风险评价模型。最后,以中小企业板的66家科技型上市公司作为研究样本进行实证分析,检验结果表明,本文建立的针对于科技型中小企业的信用风险评价模型具有较高的准确率。(本文来源于《科技和产业》期刊2017年12期）
李芳颂[2]（2016）在《科技信用评价指标体系及模型研究》一文中研究指出我国目前论文剽窃、学术欺骗、乱立项目、成果盗取等现象屡见不鲜,科技信用持续下降,人们对于科研人员的信任已经严重下降到影响我国科技领域发展的程度。因此,如何提升科技信用,改善人们对于科研人员不信任,成为我国科技领域所要解决的首要问题。本文将通过分析科技信用评价指标体系构成以及内涵,对科技信用评价指标体系和模型进行研究,以帮助科技领域建立良好的信誉基础,并且提升人们对科研人员的信任。(本文来源于《信息化建设》期刊2016年07期）
王丽梅[3]（2014）在《基于集成学习的科技型中小企业信用评价模型》一文中研究指出风险大小是衡量未来遭受损失的可能性程度。在社会生活中，风险无处不在，大到政治变革，小到天气变化，会给不同的利益集团带来挑战。金融活动中风险预测是一个重要的话题。科技型中小企业（Small and medium-sized enterprise简称SME）信用评级正是对科技型中小企业未来还贷款的能力状况的研究，即对其违约风险进行预测。随着经济社会的不断发展，金融市场越来越活跃，金融活动中风险管理的研究吸引了越来越多的来自计算机科学、金融学、经济学等相关领域专家和学者的关注。科技型中小企业作为市场经济中一支重要的力量，在国民经济发展中的地位越来越突出，在推动产业转型升级、科技创新、提高国际竞争力方面的作用不可或缺。然而，由于我国科技型中小企业自身的特点，以及我国金融行业展还不健全，在风险管理方面经验不足，难以对科技型中小企业真实的信用状况进行评价。金融机构为避免风险，对科技型中小企业惜贷现象严重，致使其融资难的问题尤为突出，阻碍了科技型中小企业的发展壮大。解决这一问题的关键就是建立一套专门针对科技型中小企业信用评级的模型。这一课题的研究在国内刚刚起步，因此具有较高的应用价值和广阔的研究空间。笔者阅读了大量关于企业信用评级的文献，充分研究了机器学习领域分类预测的模型，以及金融方面有关风险管理、风险评级的相关知识。在学习这些相关知识的基础上，笔者首先对影响科技型中小企业信用指标的因素进行选取，然后在信用评级模型搭建方面进行了深入的研究。本文首先介绍了科技型中小企业信用评级的研究现状，分析和总结了目前科技型中小企业信用影响指标因素，并对比分析了信用评级方面应用比较广泛的分类学习算法和模型，发现了这些方法的优点和不足。在前人相关成果的基础上，针对当前模型信用状况预测准确率不高，模型泛化能力不足等特点，在科技型中小企业信用评级方面做了大量的研究工作，并提出了本文的模型框架。本文的研究工作涉及到以下两个方面：（1）由于科技型中小企业信用评级的研究还很少，因此在指标体系建设时，笔者参考了大量的关于中小企业信用影响因素。然后根据科技型中小企业的特点，总结出了影响科技型中小企业信用状况的指标因素，并将其加入到中小企业指标体系中。本文在前人研究的基础上构建了一套影响科技型中小企业信用指标的体系。（2）受集成学习思想的启发，笔者摒弃前人关于信用评级模型搭建的思路，首次将机器学习领域常见的几种同质的学习模型进行并行结合。搭建了一套专门针对科技型中小企业信用评级的评价模型。在笔者提出的科技型中小企业信用评价指标体系的基础上，系统的研究了基于集成学习的科技型中小企业信用评价模型。该模型选取的基本学习机有决策树方法（Decision Tree）[32]、BP神经网络（BP-neural network）、支持向量机（SVM）、线性规划（Linear Regression）、朴素贝叶斯（Na ve Bayesian）分类方法。实证分析阶段笔者验证了该模型的有效性。(本文来源于《吉林大学》期刊2014-04-01）
杨楠[4]（2014）在《科技型小微企业信用评价模型研究》一文中研究指出科技型小微企业是建设创新型国家的重要力量,然而在其发展过程中由于信用评价问题经常遭遇融资瓶颈,为解决此问题需要开发恰当的信用评价模型。基于人工神经网络算法,论文建立了多层感知器信用评价模型,并进行了实证检验。通过与传统模型的比较,发现利用该多层感知器模型能够对科技型小微企业进行较为准确的信用评价。(本文来源于《武汉金融》期刊2014年03期）
徐华[5]（2010）在《科技管理者信用评价指标体系及模型研究》一文中研究指出科技信用评价是我国科技管理体制改革创新的内容之一。从科技管理的特点出发,分析设计了科技管理者信用评价指标体系,阐明了其指标涵义和评价标度。并采用层次分析法建立了科技管理者的信用评价模型,提出了4级评价标准以及对应的物理意义。(本文来源于《科技进步与对策》期刊2010年05期）
徐华[6]（2009）在《科技评估专家信用评价指标体系及模型构建》一文中研究指出科技信用评价是我国科技管理体制改革创新的内容之一。从科技评估专家的特点出发,分析设计了科技评估专家信用评价指标体系,运用模糊综合评判法建立了科技评估专家的信用评价模型。(本文来源于《科技管理研究》期刊2009年07期）
徐华[7]（2009）在《基于科技人员的信用评价模型设计》一文中研究指出如何建立科技信用评价体系是我国目前科研管理领域的研究热点。根据科研活动的特点,设计了科技人员信用评价指标体系,阐明了其指标涵义和评价标度。采用德尔菲法获取了指标权重,建立了科技人员的信用评价模型,设计并明确了7个评价等级的划分标准以及对应的物理意义。(本文来源于《科学学与科学技术管理》期刊2009年06期）
廉迎战,林嘉,梁俊[8]（2008）在《构建神经网络民营科技企业信用评价模型》一文中研究指出针对国家提出的建立国家科技计划信用制度的政策,本文以人工智能中神经网络技术为手段,站在合格的科技信用评价者或评价机构的角度,提出建立智能化的评价体系,构建神经网络模型,客观全面地对申请承担国家科技计划项目的行为主体(多数为民营科技企业)进行有效评价。(本文来源于《商场现代化》期刊2008年24期）
科技信用评价模型论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
我国目前论文剽窃、学术欺骗、乱立项目、成果盗取等现象屡见不鲜,科技信用持续下降,人们对于科研人员的信任已经严重下降到影响我国科技领域发展的程度。因此,如何提升科技信用,改善人们对于科研人员不信任,成为我国科技领域所要解决的首要问题。本文将通过分析科技信用评价指标体系构成以及内涵,对科技信用评价指标体系和模型进行研究,以帮助科技领域建立良好的信誉基础,并且提升人们对科研人员的信任。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
科技信用评价模型论文参考文献
[1].温小霓,韩鑫蕊.我国科技型中小企业信用风险评价模型——基于MLP神经网络的实证分析[J].科技和产业.2017
[2].李芳颂.科技信用评价指标体系及模型研究[J].信息化建设.2016
[3].王丽梅.基于集成学习的科技型中小企业信用评价模型[D].吉林大学.2014
[4].杨楠.科技型小微企业信用评价模型研究[J].武汉金融.2014
[5].徐华.科技管理者信用评价指标体系及模型研究[J].科技进步与对策.2010
[6].徐华.科技评估专家信用评价指标体系及模型构建[J].科技管理研究.2009
[7].徐华.基于科技人员的信用评价模型设计[J].科学学与科学技术管理.2009
[8].廉迎战,林嘉,梁俊.构建神经网络民营科技企业信用评价模型[J].商场现代化.2008