近年來,隨著宏觀經(jīng)濟(jì)的下行,小微企業(yè)和個人貸款難度加大,而且銀行貸款手續(xù)繁雜、時間長,同時,投資人的資金在銀行的收益率普遍偏低。P2P網(wǎng)絡(luò)借貸（Peer-to-Peer lending）依靠其低門檻、高收益、操作靈活的特點(diǎn),有效緩解和彌補(bǔ)了小微企業(yè)和個人融資難的問題,并且依托當(dāng)今互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,P2P網(wǎng)絡(luò)借貸成為一個快速崛起的行業(yè)。據(jù)網(wǎng)貸之家顯示,截止2019年1月底,全國正常運(yùn)營中的P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺共有1009家,P2P網(wǎng)貸行業(yè)累計(jì)成交量達(dá)到了8.13萬億元。然而,伴隨著P2P網(wǎng)貸行業(yè)快速發(fā)展,P2P網(wǎng)貸中的信用風(fēng)險也逐漸顯現(xiàn)出來,絕大部分P2P網(wǎng)貸平臺由于缺乏專業(yè)的個人信用風(fēng)險評價人員,對借款人的審核僅僅憑借評價人員對借款人信用資料的主觀判斷,這極大影響了個人投資者的資金安全。網(wǎng)貸行業(yè)中的平臺風(fēng)險、管理風(fēng)險、資金風(fēng)險、技術(shù)風(fēng)險和個人信用風(fēng)險等相互疊加,共同制約了P2P網(wǎng)貸平臺的健康發(fā)展。其中個人信用風(fēng)險是P2P網(wǎng)貸行業(yè)面臨的最重要風(fēng)險,為保障P2P網(wǎng)貸行業(yè)走向成熟,提高網(wǎng)貸平臺的競爭力,當(dāng)前亟需解決我國網(wǎng)貸行業(yè)面臨的個人信用風(fēng)險問題。本文在系統(tǒng)梳理國內(nèi)外關(guān)于P2P網(wǎng)貸個人信用風(fēng)... 

【文章來源】：河北工程大學(xué)河北省

【文章頁數(shù)】：74 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

本文技術(shù)路線圖

) j的權(quán)重向量， njjjin1 [ 0,1](1,2 ,), 1，則將直覺模糊加為：nnnIFWA (,,,),,,121122 ； 4[85]. 假設(shè) (,)j j j 為一組直覺模糊數(shù)，12 （ ， ，) j的權(quán)重向量， njjjin1 [ 0,1](1,2 ,), 1，則將直覺模糊加為：12n12111(,,,),,, IFWA n 。覺模糊層次分析法的步驟建立層次結(jié)構(gòu)模型對 P2P 網(wǎng)貸個人信用風(fēng)險影響因素進(jìn)行識別并分層，建立層次 3-1 所示:

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]對完善我國信用修復(fù)制度的思考[J]. 徐志明,熊光明.  征信. 2019(03)
[2]基于投影尋蹤動態(tài)聚類模型的p2p網(wǎng)貸風(fēng)險評價體系構(gòu)建及實(shí)例分析[J]. 張亞晶,樓文高.  軟件. 2019(03)
[3]基于聲譽(yù)模型的P2P網(wǎng)貸逾期行為及其影響因素[J]. 章寧,于成龍,王舞宇.  企業(yè)經(jīng)濟(jì). 2019(02)
[4]P2P網(wǎng)貸借款人違約風(fēng)險影響因素研究——基于Logistic模型的實(shí)證分析[J]. 舒方媛,趙公民,武勇杰.  湖北農(nóng)業(yè)科學(xué). 2019(04)
[5]關(guān)于民商法與健全個人信用體系的現(xiàn)實(shí)融合分析[J]. 潘久紅.  法制與社會. 2019(01)
[6]P2P網(wǎng)貸行業(yè)風(fēng)險和政府監(jiān)管政策研究——以“秒錢”平臺為例[J]. 李帥.  中外企業(yè)家. 2018(34)
[7]P2P網(wǎng)絡(luò)貸款的風(fēng)險與監(jiān)管研究[J]. 趙曼竹.  中國商論. 2018(28)
[8]第三方支付背景下消費(fèi)者個人信用評估模型構(gòu)建[J]. 陳美麗,傅魁.  財(cái)會月刊. 2018(01)
[9]P2P網(wǎng)貸借款人信用風(fēng)險模糊綜合評價——基于模糊數(shù)學(xué)理論的視角[J]. 朱傳進(jìn),朱南.  金融理論與實(shí)踐. 2017(06)
[10]基于互聯(lián)網(wǎng)行為信息的P2P個人信用評價模型[J]. 鄧逸,徐曉敏.  北京信息科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2017(02)

博士論文
[1]P2P網(wǎng)絡(luò)借貸投資者的信息識別與行為偏差[D]. 李夢然.清華大學(xué) 2014

碩士論文
[1]涉農(nóng)P2P網(wǎng)貸平臺農(nóng)戶借款人的信用評級研究[D]. 周傳瑞.浙江農(nóng)林大學(xué) 2018
[2]隨機(jī)森林在P2P網(wǎng)貸借款信用風(fēng)險評估中的應(yīng)用[D]. 徐婷婷.山東大學(xué) 2017
[3]p2p借款人信用風(fēng)險研究[D]. 陳麗.華東政法大學(xué) 2016
[4]P2P網(wǎng)絡(luò)借貸個人信用評價研究[D]. 萬志捷.河南工業(yè)大學(xué) 2016
[5]P2P網(wǎng)貸評級體系建設(shè)及信用風(fēng)險控制研究[D]. 雷東陽.華中科技大學(xué) 2015
[6]基于博弈論的P2P平臺借貸行為研究[D]. 游翔蘭.湖南大學(xué) 2014
[7]基于遺傳算法的個人信用風(fēng)險組合評估研究[D]. 李婷婷.電子科技大學(xué) 2014
[8]基于Logistic回歸的P2P網(wǎng)絡(luò)貸款信用風(fēng)險度量[D]. 袁羽.上海社會科學(xué)院 2014
[9]萬安擔(dān)保的個人信用評價體系研究[D]. 鄭方.大連理工大學(xué) 2010



本文編號：3509965