1. 本选题研究的目的及意义
随着全球经济一体化进程的加速和金融市场的不断发展，信用交易日益普遍，信用风险也随之增加。
准确评估企业信用风险，有效控制和防范金融风险，成为维护金融稳定和促进经济发展的重要任务。
信用评级作为一种有效的风险管理工具，能够为投资者提供重要的决策依据，对金融市场的健康发展具有重要意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
信用评级模型的研究一直是国内外学术界和金融业界关注的热点问题，近年来，随着人工智能技术的快速发展，模糊数学和神经网络在信用评级模型中的应用越来越广泛。
1. 国内研究现状
国内学者在信用评级模型研究方面取得了一定的成果，特别是在模糊综合评价模型方面。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究的主要内容包括以下几个方面:
1. 主要内容
1.模糊数学和神经网络理论基础:深入研究模糊数学和神经网络的基本理论，包括模糊集合、隶属度函数、模糊关系、模糊矩阵、模糊推理、模糊综合评价、人工神经元模型、常见神经网络结构、神经网络学习算法等，为构建基于模糊数学和神经网络的信用评级模型奠定理论基础。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用文献研究法、模型构建法、实验研究法等方法进行研究。
1.文献研究法：通过查阅国内外相关文献，了解信用评级模型的研究现状、发展趋势和存在的问题，为本研究提供理论基础和方法指导。
2.模型构建法：在深入研究模糊数学和神经网络理论的基础上，结合信用评级的特点，构建基于模糊数学和神经网络的信用评级模型。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面:
1.方法创新:将模糊数学与神经网络相结合，构建基于模糊神经网络的信用评级模型，克服了传统信用评级模型难以处理模糊性和非线性问题的局限性。
2.指标体系构建:在构建信用评级指标体系时，将结合行业特点和最新研究成果，力求指标体系更加科学、全面、客观。
3.模型优化:在模型训练过程中，将采用先进的优化算法，提高模型的训练效率和预测精度。
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 曦, 谢 波. 基于模糊综合评价的科技型中小企业信用风险评价[J]. 科技管理研究, 2023, 43(07): 167-174.
[2] 谢 波, 陈 曦. 基于模糊层次分析法的企业技术创新能力评价研究[J]. 科技管理研究, 2022, 42(22): 172-179.
[3] 冯 涛, 王 冲. 基于模糊神经网络的 P2P 网贷平台信用评级研究[J]. 统计与决策, 2021, 37(13): 157-160.
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