本文關(guān)鍵詞：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的P2P信貸個人信用評價模型研究

  更多相關(guān)文章： BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) P2P信貸 個人信用評價模型 附加動量法 彈性梯度下降法

【摘要】：在互聯(lián)網(wǎng)高速發(fā)展的同時,市場經(jīng)濟也在迅速發(fā)展,個人信用直接影響了個人消費的發(fā)展,在銀行業(yè)、金融業(yè)等方面?zhèn)�人信用扮演者不可替代的角色。不僅這樣,個人行為的表現(xiàn)載體之一就是個人信用,個人信用也漸漸地被大眾所認可,其是一種提高個人素質(zhì)、維持經(jīng)濟秩序的重要方法。個人信用評價的重要性可見一斑。在一些歐美發(fā)達國家,個人信用評價發(fā)展地非常成熟,已經(jīng)形成了一整套產(chǎn)業(yè)鏈。我國針對P2P信貸個人信用評價體系的建設(shè)仍然處于起步階段。P2P信貸(即“人人貸”)于2006年傳入我國,之后我國就出現(xiàn)了P2P信貸服務(wù)公司,并且如雨后春筍般開創(chuàng)了大量的P2P信貸公司,2008年只有幾十家,到了2012年達到了300家以上,諸多公司都開展了網(wǎng)上業(yè)務(wù)。但由于監(jiān)管和法律法規(guī)的滯后性,會給出借人帶來極大的經(jīng)濟風(fēng)險,因此,對P2P信貸的個人信用評價模型的研究極其重要。P2P信貸個人信用評價模型可以幫助出借方衡量債務(wù)人的信用好壞,得出的結(jié)果可以作為是否出借的重要指標之一。2011年中國銀行業(yè)監(jiān)督管理委員會向銀行業(yè)機構(gòu)發(fā)出P2P信貸的信貸風(fēng)險預(yù)警,稱P2P信貸網(wǎng)站存在巨大的隱性風(fēng)險,預(yù)警中指出銀行業(yè)金融機構(gòu)要做出有效的防范措施,做好風(fēng)險預(yù)警監(jiān)測。因此,在P2P實踐中,對貸款人的信用做出真實、客觀的評價具有極為重要的現(xiàn)實意義。本文以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ),研究并建立P2P信貸個人信用評價模型。主要做了如下工作:1、對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念、原理進行分析和梳理,進一步總結(jié)了其基本思想、原理和方法以及在實際應(yīng)用中所面臨的問題;2、歸納總結(jié)了信用的發(fā)展歷史、個人信用的特點以及個人信用評價的方法。分析了P2P信貸的特點,并且從貸方角度闡述了P2P信貸的借貸過程;3、建立P2P信貸個人信用評價指標體系。運用交叉頻數(shù)分析方法,對每個信用指標進行一些有價值的統(tǒng)計描述和定性分析,進一步地展示出數(shù)據(jù)指標對信用評價的解釋程度。利用實驗數(shù)據(jù),建立P2P信貸個人信用評價指標體系。4、歸納總結(jié)了現(xiàn)有解決個人信用評價的研究方法和研究思路,根據(jù)對數(shù)據(jù)處理方法的不同,給出個人信用評價的分類,并對每一類方法進行了闡述,總結(jié)了其優(yōu)缺點;5、在傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上,從權(quán)值調(diào)整的角度出發(fā),引入附加動量法和彈性梯度下降法,提出一個新的結(jié)合兩種方法的權(quán)值調(diào)整方法,并將本文提出的新的權(quán)值調(diào)整方法運用在傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上。6、以在人人貸(http://www.renrendai.com)網(wǎng)站收集到的數(shù)據(jù)為實驗數(shù)據(jù)集,將本文提出的新的權(quán)值調(diào)整方法與傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值調(diào)整方法、附加動量法以及彈性梯度下降法進行多組對比實驗。新算法的精度以及收斂速度優(yōu)于傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值調(diào)整方法。本文的創(chuàng)新如下:1、根據(jù)P2P信貸的特點以及個人信用評價問題的實際需要,將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入P2P信貸個人信用評價問題,建立評價模型。2、建立了P2P信貸的個人信用評價指標,利用交叉頻數(shù)方法分析了每個指標對個人信用的影響。3、從權(quán)值調(diào)整角度,引入附加動量法和彈性梯度下降法,提出了一個適用于P2P信貸個人信用評價模型的結(jié)合附加動量法和彈性梯度下降法兩種方法的權(quán)值調(diào)整方法。
【關(guān)鍵詞】：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) P2P信貸 個人信用評價模型 附加動量法 彈性梯度下降法
【學(xué)位授予單位】：云南財經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：F832.4;F724.6
【目錄】：

• 摘要3-5
• Abstract5-10
• 第一章 緒論10-16
• 第一節(jié) 研究背景及研究意義10-13
• 第二節(jié) 研究思路和研究內(nèi)容13-16
• 一、研究思路13-14
• 二、研究內(nèi)容14
• 三、論文組織結(jié)構(gòu)14-16
• 第二章 國內(nèi)外的研究動態(tài)及發(fā)展趨勢16-20
• 第一節(jié) 國內(nèi)研究綜述16-17
• 第二節(jié) 國外研究綜述17-20
• 第三章 相關(guān)理論介紹20-32
• 第一節(jié) P2P信貸個人信用評價相關(guān)理論概述20-25
• 一、信用的含義及分類20
• 二、個人信用評價概述20-22
• 三、個人信用評價方法概述22-24
• 四、P2P個人信貸特征和運營模式24-25
• 第二節(jié) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)25-32
• 一、神經(jīng)元結(jié)構(gòu)模型25-26
• 二、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類26-27
• 三、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理27-28
• 四、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)28-31
• 五、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的缺陷31-32
• 第四章 P2P信貸個人信用評價指標及樣本數(shù)據(jù)處理32-41
• 第一節(jié) P2P信貸個人信用評價指標體系32-34
• 一、P2P信貸個人信用評價指標體系概述32-33
• 二、建立個人信用評估指標體系33-34
• 第二節(jié) 樣本數(shù)據(jù)的選擇及初步分析34-40
• 一、數(shù)據(jù)來源34-35
• 二、樣本數(shù)據(jù)的初步分析35-39
• 三、數(shù)據(jù)的規(guī)范化處理39
• 四、樣本數(shù)據(jù)的分組39-40
• 第三節(jié) 本章小結(jié)40-41
• 第五章 基于權(quán)值調(diào)整的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進41-45
• 第一節(jié) 附加動量的權(quán)值調(diào)整方法41
• 第二節(jié) 彈性梯度下降的權(quán)值調(diào)整方法41-42
• 第三節(jié) 結(jié)合附加動量和彈性梯度下降的改進的權(quán)值調(diào)整方法42-43
• 第四節(jié) 算法流程43-44
• 第五節(jié) 本章小結(jié)44-45
• 第六章 實驗設(shè)計與結(jié)果分析45-51
• 第一節(jié) 建立基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的P2P信貸個人信用評價模型45-47
• 一、初始權(quán)值的確定45
• 二、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的確定45-46
• 三、傳輸函數(shù)的選擇46-47
• 四、實驗環(huán)境47
• 第二節(jié) 實驗結(jié)果與分析47-50
• 第三節(jié) 本章小結(jié)50-51
• 第七章 結(jié)論與展望51-53
• 第一節(jié) 結(jié)論51-52
• 第二節(jié) 展望52-53
• 參考文獻53-58
• 致謝58-59
• 作者在讀期間完成的研究成果59

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中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 管曉永;;中西信用評價技術(shù)發(fā)展的邏輯及其比較研究[J];科研管理;2009年04期

2 王素義;朱傳華;;中小企業(yè)信用評價指標的選擇與拓展[J];生產(chǎn)力研究;2009年11期

3 任永平,梅強;中小企業(yè)信用評價指標體系探討[J];現(xiàn)代經(jīng)濟探討;2001年04期

4 柴彭頤 ,蔡瑤;浙江消費信貸個人信用評價的調(diào)查與分析[J];浙江金融;2002年12期

5 劉利軍,徐琳;模糊數(shù)學(xué)在上市公司信用評價中的運用[J];財會月刊;2004年22期

6 ;河北省中小企業(yè)信用評價委員會公告[J];鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)科技;2004年07期

7 王璐;教你用信用評價篩選商家[J];電子商務(wù)世界;2005年07期

8 梁曉娟;層次分析法在中小企業(yè)信用評價中的應(yīng)用[J];河南廣播電視大學(xué)學(xué)報;2005年01期

9 李麗亞;畢京波;宋揚;;關(guān)于建立我國科技信用評價系統(tǒng)的幾點思考[J];中國科技論壇;2006年05期

10 趙介箴;;淺議中小企業(yè)信用評價指標體系的建立和構(gòu)成[J];甘肅科技;2006年09期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前3條

1 黃章樹;喬昕;;基于數(shù)據(jù)挖掘的機械制造業(yè)上市公司信用評價研究[A];第十三屆中國管理科學(xué)學(xué)術(shù)年會論文集[C];2011年

2 陸樺;馬啟升;么傲然;;開展信用評價 推進林業(yè)機械行業(yè)誠信建設(shè)[A];第十一屆全國人造板工業(yè)發(fā)展研討會論文集[C];2012年

3 袁文華;;我國網(wǎng)上交易機制完善的過程分析[A];2012中國信息經(jīng)濟學(xué)年會會議論文集[C];2012年

中國重要報紙全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 中鐵十二局集團副總經(jīng)理 史道泉;信用評價：企業(yè)健康發(fā)展的燈塔[N];中國水利報;2006年

2 王興和邋陸智國;我市全面啟動中介組織信用評價工作[N];鎮(zhèn)江日報;2008年

3 朱慶慶　錢華明;2010年度中介組織信用評價結(jié)果公布[N];鎮(zhèn)江日報;2010年

4 記者 楊秀權(quán);十九局集團信用評價支撐經(jīng)營大業(yè)[N];中國鐵道建筑報;2011年

5 賀震;信用評價求公正得公認[N];中國環(huán)境報;2014年

6 宋特哉;環(huán)保信用評價莫失信[N];中國礦業(yè)報;2014年

7 本報記者 馬吉軍;盡快統(tǒng)一信用評價標準[N];中國消費者報;2003年

8 屈凌燕 高嵩;浙江嘉興公開房地產(chǎn)中介信用評價[N];國際商報;2006年

9 孫繼德 同濟大學(xué)工程管理研究所;信用評價的市場機制[N];建筑時報;2006年

10 曲德輝;期貨公司信用評價項目進入攻堅階段[N];期貨日報;2008年

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前3條

1 張洪祥;基于多維時間序列的信用評價建模及應(yīng)用[D];東北大學(xué);2013年

2 管曉永;中小企業(yè)信用評價因素研究[D];浙江大學(xué);2005年

3 程鑫;基于支持向量機的農(nóng)戶信用評價研究[D];山西財經(jīng)大學(xué);2015年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 仝存玉;制造業(yè)上市公司信用評價研究[D];財政部財政科學(xué)研究所;2015年

2 郝鵬東;P2P網(wǎng)貸借款人的信用評價研究[D];五邑大學(xué);2015年

3 張瀾覺;基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的P2P信貸個人信用評價模型研究[D];云南財經(jīng)大學(xué);2015年

4 孟林麗;航運企業(yè)客戶的信用評價研究[D];上海海事大學(xué);2006年

5 汪磐;中小企業(yè)信用評價與擔(dān)保研究[D];安徽大學(xué);2003年

6 梁曉娟;中小企業(yè)信用評價方法及其應(yīng)用[D];鄭州大學(xué);2004年

7 陳中華;層次分析法在中小企業(yè)信用評價中的應(yīng)用研究[D];蘇州大學(xué);2006年

8 劉文君;農(nóng)戶信用評價研究[D];南昌大學(xué);2010年

9 范佳馨;網(wǎng)絡(luò)購物信用評價模型設(shè)計[D];遼寧科技大學(xué);2012年

10 李東華;互助擔(dān)保組織信用評價方法研究[D];東北大學(xué);2011年

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本文編號：584337