隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,金融業(yè)借助互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展出新的商業(yè)模式—P2P借貸。P2P借貸是互聯(lián)網(wǎng)金融的一種,它為中小型企業(yè)融資借貸提供便利的同時,也為個人投資提供了新的渠道。P2P平臺是指經(jīng)營P2P借貸業(yè)務的網(wǎng)貸平臺。當P2P平臺出現(xiàn)支付困難或償還能力惡化、企業(yè)高級管理層出現(xiàn)貪墨事件或攜款潛逃等問題而未得到及時的治理和監(jiān)管時,就會產(chǎn)生金融風險,從而可能引發(fā)金融突發(fā)事件。本文基于互聯(lián)網(wǎng)文本數(shù)據(jù)研究與實現(xiàn)了P2P平臺風險預測。首先,本文通過爬蟲技術(shù)從P2P第三方資訊平臺獲取P2P平臺信息和P2P平臺評論文本,依靠人工標注的方法構(gòu)建P2P領(lǐng)域的情感分類數(shù)據(jù)集和序列標注數(shù)據(jù)集。其次,本文利用TextCNN 模型對評論文本做情感分類,得出情感傾向變化的時間序列,達到度量投資者情感變化趨勢的目的;通過格蘭杰因果檢驗和皮爾遜相關(guān)系數(shù)驗證投資者情感時間序列和成交量指數(shù)之間的關(guān)系,實驗證明了情感變化趨勢與成交量指數(shù)有統(tǒng)計意義上的因果關(guān)系和強相關(guān)性;基于以上的研究,本文提出了基于投資者情感變化的P2P成交量預測方法,發(fā)現(xiàn)情感特征在P2P成交量預測中起到顯著作用。然后,本文提出了改進的序列標注模型ELMo-BiLS... 

【文章來源】：北京郵電大學北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：92 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－１研究框架圖??１．３．１投資者情感變化趨勢與Ｐ２Ｐ市場關(guān)系的研究??

帶來梯度消失、梯度爆炸、過擬合、退化等問題。??前饋神經(jīng)網(wǎng)絡表７Ｋ輸入到輸出的映射關(guān)系Ｆ，令；ｃ表不模型的輸入，＿）；表不模??型的輸出，即ｙ?＝?Ｆ〇：，ｕ〇。神經(jīng)網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)示意圖如圖２－１所示。??９??

取序列間的時序關(guān)系，而且由于它的每層的神經(jīng)元數(shù)量是固定的，因此也難以處??理具有不同長度的時序問題。而＿是具有循環(huán)結(jié)構(gòu)，它每一時刻的輸出不僅??與當前時刻的輸入有關(guān)，也與先前時刻的輸出有關(guān)。圖２－２展示ＲＮＮ的循環(huán)結(jié)??構(gòu)。??輸出層?｜?（＾）?（＾）?（＾）?（＾）???Ｖ＂?Ｙ?Ｙ??隱藏層?Ｃ?…??／Ｖ?Ｘ?Ｘ?Ｘ?ｘ?１??網(wǎng)?Ｏ?？?？?？?？??圖２－２?ＲＮＮ的循環(huán)結(jié)構(gòu)??其中Ｘｔ、／＾和｝＾分別表７Ｋ／＿時刻輸入層、隱藏層和輸出層值的表不。ＲＮＮ把??／－／時刻的隱藏層輸出傳遞給ｆ時刻的輸入中，即／時刻的輸入是由當前時刻??的輸入Ｘｔ和前一時刻的隱藏層的輸出Ｚｌｔｑ組成。［／表示輸入層到隱藏層的權(quán)重矩??陣，Ｆ表示上一時刻的輸出在這一時刻權(quán)重矩陣，Ｆ表示隱藏層到輸出層的權(quán)重??矩陣。由圖２－２可見不同時亥拱享＂、Ｆ和Ｆ的參數(shù)矩陣。ＲＮＮ的前向傳播公??式如式２－５和式２－６所示，其中ｇ和／表示不同的激活函數(shù)。??ｈｔ?＝?ｇ（Ｕｘｔ?＋?Ｗｈｔ＿ｔ?＋?ｂｈ）?（２－５）??ｙｔ＝ｆ（Ｖｈｔ?＋?ｂｙ）?（２－６）??ＲＮＮ網(wǎng)絡的原理是求解ｔ／、Ｆ和Ｆ的最優(yōu)解，使損失函數(shù)的值達到全局最??小值。ＲＮＮ網(wǎng)絡的基本傳播原理與前饋神經(jīng)網(wǎng)絡類似，它使用基于時間的反向??１１??

【參考文獻】：
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本文編號：3092905