【高教杯全国大学生数学建模论文模板】是一篇针对信贷风险评估的原创研究，旨在为银行提供信贷决策依据。该论文着重于三个主要问题的分析和解决，这些问题分别是：
1. 对123家有信贷记录的企业进行信贷风险量化分析，提出在年度信贷总额固定的信贷策略。
2. 在问题一的基础上，对302家无信贷记录的企业进行风险量化分析，设计年度信贷总额为1亿元时的信贷策略。
3. 考虑到突发因素如新冠疫情的影响，提出年度信贷总额为1亿元时的信贷调整策略。
在问题分析部分，作者首先对123家企业进行信贷风险的量化分析，这通常涉及收集和分析企业的财务数据，如进项发票、销项发票信息，以及利用统计方法和预测模型来评估信用等级。接着，问题二扩大了分析范围，对302家企业进行同样的风险评估，并根据银行的年度信贷总额制定信贷策略。问题三增加了现实世界的复杂性，即考虑不可预见的外部事件（如新冠疫情），并据此调整信贷策略。
论文在问题假设上做出了一些简化，例如，没有销项发票记录的月份企业收入视为0，信贷总额设定为6000万元等，这些假设有助于构建模型并进行计算。
模型的建立与求解部分，作者可能使用了数据预处理技术，如清洗、标准化和特征选择，来准备输入数据。然后，模型的构建可能涉及决策树、遗传算法或熵权法等工具。例如，决策树用于分类企业信贷风险，而遗传算法可能用于优化信贷策略。流程图（图5.1）提供了解题思路的可视化表示。
模型评价与推广环节，作者会讨论模型的优点和缺点。优点可能包括模型的适用性、解释性和预测准确性，而缺点可能涉及模型的局限性、假设的简化或对未来不确定性因素的处理。模型的推广可能涉及将此模型应用于其他类似场景或行业，或者提出改进模型的建议。
参考文献和源代码部分，包含了使用Python（如PyCharm和不同版本的Python）、Origin和StataSE进行数据分析和模型构建的软件和脚本，展示了研究的实证性质。
这篇论文提供了对信贷风险评估的深入研究，利用数学建模和数据科学方法解决实际问题，对银行的信贷决策具有指导意义。
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