基于人工智能的银行贷款定价模型与实践研究

第一章 绪论

1.1 研究背景

1.1.1 银行业贷款市场概述

1.1.2 人工智能在金融领域的应用现状

1.2 研究意义

1.2.1 理论意义

1.2.2 实践意义

1.3 研究目的与问题

1.3.1 研究目的

1.3.2 研究问题

1.4 研究方法与结构

1.4.1 研究方法

1.4.2 论文结构安排

第二章 文献综述

2.1 贷款定价模型研究

2.1.1 传统贷款定价模型

2.1.2 现代贷款定价模型的发展

2.2 人工智能在贷款定价中的应用

2.2.1 机器学习算法

2.2.2 深度学习技术

2.3 国内外研究现状

2.3.1 国内研究进展

2.3.2 国外研究动态

2.4 文献评述与研究空白

第三章 理论基础与分析框架

3.1 人工智能基本理论

3.1.1 机器学习

3.1.2 深度学习

3.2 贷款定价理论

3.2.1 风险定价理论

3.2.2 市场定价理论

3.3 研究假设与模型构建

3.3.1 研究假设

3.3.2 模型构建

第四章 人工智能技术在贷款定价中的应用

4.1 数据收集与处理

4.1.1 数据来源

4.1.2 数据清洗与预处理

4.2 特征工程

4.2.1 特征选择

4.2.2 特征提取

4.3 模型选择与算法

4.3.1 回归模型

4.3.2 分类模型

4.4 模型训练与优化

4.4.1 训练过程

4.4.2 参数优化

第五章 实证分析

5.1 数据描述与统计分析

5.1.1 样本描述

5.1.2 描述性统计

5.2 模型建立与结果

5.2.1 回归分析结果

5.2.2 分类分析结果