1. 研究目的与意义（文献综述）

研究目的

企业信用评级是学者们广泛研究的问题，本文主要研究房地产企业的信用评级。本文总共有四个目标，第一个目标是完成房地产企业信用评级指标体系的建立，主要是借鉴以往学者的指标建立体系；第二个目标是比较传统统计方法评级和机器学习方法评级的结果，重点在于机器学习方法，但是也会展示部分传统方法的结果；第三个目标是将机器学习方法进行改进，解决把它们运用在房地产企业主体评级中的一些缺陷；第四个目的是希望本文的研究可以对房地产企业评级给出恰当的建议及指导。

2. 研究的基本内容与方案

基本内容

本文共分为六个章节。第一个章节为绪论，主要是从选题背景，研究方法与研究思路，国内外研究动态三个方面做概述；第二个章节为房地产信用评级现状问题及指标体系构建，指出研究该问题的必要性，并结合之前学者构建的指标体系，在前人的基础上构建房地产行业的企业信用评级指标体系；第三个章节是基于神经网络的房地产企业信用评级，首先介绍该算法的基本信息，然后建立模型得出结果，最后再用模拟退火算法进行参数优化，分析优化后结果情况。第四个章节是基于随机森林的房地产企业信用评级，也是在用原始参数得出结果后，再用算法进行优化并进行结果分析。第五个部分是各方法结果的比较，首先比较的是两种机器学习算法，然后再分析几种较常用的传统统计方法，最后将机器学习算法结果与传统统计方法结果对比，证明机器学习算法在解决房地产企业信用评级中的优越性。第六章为结论和展望，除了展示结果之外还将给出改进的意见和方向。

3. 研究计划与安排

第6-7周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究所需的研究方法，确定论文提纲，完成开题报告。

第8－11周：撰写论文并完成毕业论文初稿，期间完成1篇阶段性报告，并完成毕业论文中期检查。

第12－13周：根据论文指导老师的意见进行修改，期间完成1篇阶段性报告

4. 参考文献（12篇以上）

[1]edward i. altman,statistical classification models applied to common stock analysis,journal of business research,volume 9, issue 2,1981,pages 123-149

[2]dimitris balios, stavros thomadakis, lena tsipouri, credit rating model development: an ordered analysis based on accounting data, research in international business and finance, 38, 2016, 122-136.

[3]康为勋. 基于层次分析法建立综合油气行业信用评级模型的研究[d].中央民族大学,2016.