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基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的網(wǎng)貸平臺風險評價研究

發(fā)布時間:2021-01-27 04:24
  近年來,隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的迅猛發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)金融作為一種新的金融形勢逐漸走進了人們的視野并受到人們的歡迎,基于廣闊的需求市場,P2P網(wǎng)貸平臺以一種野蠻姿態(tài)開始擴張,但一家又一家網(wǎng)貸平臺誕生的對立面,是更多網(wǎng)貸平臺的爆雷死去。觀察網(wǎng)貸平臺爆雷原因,存在一些公司渾水摸魚,利用P2P的大熱進行非法集資、騙貸跑路的現(xiàn)象,也有一些公司自身風險控制不到位,未能很好控制資金質量及流動性,在擠兌中發(fā)生資金鏈斷裂導致破產(chǎn)。P2P的發(fā)展的確給我們帶來了很多便利,但其隱含的巨大風險性也絕不能忽視,爆雷現(xiàn)象如此嚴峻,如何識別網(wǎng)貸平臺風險并對其進行控制已迫在眉睫。因此,對網(wǎng)貸平臺進行風險評價,將其概率化、模型化,對P2P行業(yè)的健康發(fā)展具有現(xiàn)實意義;谝陨媳尘,本文明確需研究的問題,即探究如何對網(wǎng)貸平臺實現(xiàn)準確客觀的風險評價,探究網(wǎng)貸平臺風險評價指標體系構建的科學性及BP神經(jīng)網(wǎng)絡應用于網(wǎng)貸平臺風險評價的適用性。網(wǎng)貸平臺風險評價指標體系構建上,目前學術界未形成統(tǒng)一的構建規(guī)則,本文借鑒傳統(tǒng)銀行行業(yè)常用的ROCA評級法,結合網(wǎng)貸平臺自身風險構成,構建了網(wǎng)貸平臺風險評價指標體系,該體系包含5個一級指標,16個二級指標。一級... 

【文章來源】:北京交通大學北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】:65 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的網(wǎng)貸平臺風險評價研究


圖1-2網(wǎng)貸平臺數(shù)量變化圖??Figure?1-2?Online?loan?platform?quantity?change?chart??

平臺,數(shù)量變化,風險性,迅猛發(fā)展


Jan-15?Jun-15?Nov-15?Apr-16?Sep-16?Feb-17?Jul-17?Dec-17?May-18?Mar-19?Jan-19??新塯平臺數(shù)M問題平臺數(shù)々??’?II常平臺數(shù)??圖1-2網(wǎng)貸平臺數(shù)量變化圖??Figure?1-2?Online?loan?platform?quantity?change?chart??細致觀察問題平臺數(shù)據(jù),如圖1-3,我們可以看到野蠻擴張隱藏的風險一直??潛伏,平臺的爆雷不是近期才出現(xiàn)的,早至15年,大量平臺爆雷就己經(jīng)開始。??伴隨著網(wǎng)貸行業(yè)的“虛假”繁榮,由于法治不健全以及網(wǎng)貸行業(yè)混雜大量濫竽充數(shù)??的企業(yè),P2P的風險爆發(fā)也一直在持續(xù)。如圖所示,由數(shù)據(jù)統(tǒng)計2015年爆發(fā)問??題的網(wǎng)貸平臺有1022家,2016年爆發(fā)問題的網(wǎng)貸平臺有1433家,2017年919??家,2018年1260家,截止到2019年1月,問題平臺數(shù)量已達515家,由數(shù)據(jù)??統(tǒng)計可以看到,網(wǎng)貸平臺的爆雷不是近期才開始的,而是一直在持續(xù),每年都有??1000左右家網(wǎng)貸平臺倒閉

技術路線圖,平臺,機器字,相應對策


平臺自身和投資者相應對策及建議。??(2)技術路線圖??本篇文章的研宄技術路線圖1-4如下:??背苕????rr- ̄|?(網(wǎng)貸平臺友展快、風輇大)?」逑立較為芫番的風??文獻分枬?h??1??定性分析--硏究方法■?S于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的網(wǎng)貨平臺網(wǎng)險評價識究-硏究藎義--絡的??機器字習[_?????_(使P2P網(wǎng)節(jié)t業(yè)健??nk?r?文獻雜?1?康.蝙健發(fā)展??I???,?令???風險評價!紛示體系抑逮的合理性?bp神經(jīng)網(wǎng)絡的適埒注????

【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于模糊聚類的投資者P2P平臺選擇研究[J]. 錢穎,王麗.  管理現(xiàn)代化. 2018(05)
[2]基于聚類與有序受限Probit模型的P2P風險實證分析[J]. 羅毅.  商業(yè)經(jīng)濟. 2018(10)
[3]P2P網(wǎng)絡借貸借款人違約風險影響因素研究[J]. 李杰,劉露,Chao-Hsien Chu.  商業(yè)研究. 2018(09)
[4]契約環(huán)境、朋友圈網(wǎng)絡與借貸行為——基于P2P網(wǎng)貸微觀數(shù)據(jù)的研究[J]. 夏越.  中國經(jīng)濟問題. 2018(03)
[5]基于改良CRITIC法的P2P平臺信用風險影響指標研究[J]. 徐榮貞,郭甜甜.  西部經(jīng)濟管理論壇. 2018(02)
[6]P2P平臺信用風險評價模型研究[J]. 劉曉宇,孟楓平.  長春理工大學學報(社會科學版). 2018(02)
[7]基于社交網(wǎng)絡的P2P借貸信用風險緩釋機制研究[J]. 楊立,趙翠翠,陳曉紅.  中國管理科學. 2018(01)
[8]基于Logistic的P2P網(wǎng)貸借款人信用風險評估研究[J]. 徐慧婷.  中國石油大學學報(社會科學版). 2017(06)
[9]P2P借貸中借款人的違約風險評估——基于“人人貸”數(shù)據(jù)的實證分析[J]. 阮素梅,何浩然,李敬明.  經(jīng)濟問題. 2017(12)
[10]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的P2P網(wǎng)貸平臺競爭力評估研究[J]. 李星星,卜正學.  區(qū)域金融研究. 2017(11)

碩士論文
[1]我國P2P網(wǎng)絡借貸平臺的信用評價研究[D]. 陳楚楚.南京工業(yè)大學 2015
[2]我國P2P網(wǎng)絡借貸投資決策影響因素研究[D]. 倪澤浩.東華大學 2014



本文編號:3002415

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