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基于P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺的借款人信用風(fēng)險評估應(yīng)用研究

發(fā)布時間:2017-03-27 04:13

  本文關(guān)鍵詞:基于P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺的借款人信用風(fēng)險評估應(yīng)用研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:P2P網(wǎng)絡(luò)借貸作為一種新型的民間借貸方式,它的出現(xiàn)和不斷發(fā)展使得我國的民間借貸能加陽光化和多元化,P2P網(wǎng)絡(luò)借貸能夠使社會的閑散資金更加合理利用,一方面增加投資人的投資渠道,另一方面可以為借款人提供資金來源,它在彌補我國傳統(tǒng)金融不足的情況下,還促進(jìn)了我國金融體系的不斷發(fā)展。與此同時,我們也應(yīng)該發(fā)現(xiàn),P2P網(wǎng)絡(luò)借貸出現(xiàn)的比較晚,在我國尚屬于新鮮事物,P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺擁有金融機構(gòu)的屬性,卻沒有金融牌照,完全游離在監(jiān)管之外。最近幾年,由于市場的高度需求和行業(yè)門檻的缺失,讓P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺野蠻生長。同時中國信用體制缺乏,借款人的道德風(fēng)險不可避免,一旦遭遇經(jīng)濟寒流,P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的資金鏈就極有可能斷裂。正確評估借款人信用風(fēng)險,節(jié)約交易成本,提高交易效率,促進(jìn)信用資源優(yōu)化配置。目前很多P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺正在面臨越來越多的風(fēng)險。其中最大風(fēng)險就是信用風(fēng)險。目前很少有P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺建立自己的信用風(fēng)險評估模型。本文在首先介紹和研究了網(wǎng)絡(luò)借貸概念、特點和發(fā)展?fàn)顩r,探索網(wǎng)絡(luò)借貸中影響借款人信用的主要因素,根據(jù)拍拍貸、陸金所、宜信等網(wǎng)絡(luò)平臺借款人所披露的個人信息,從信用角度的出發(fā),分析P2P網(wǎng)絡(luò)借貸中借款人這一角色的信用風(fēng)險,借鑒我國商業(yè)銀行個人信用和國內(nèi)外P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺的借款人信用指標(biāo)體系來選取若干指標(biāo),然后基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Logistic模型對P2P網(wǎng)絡(luò)借貸借款人信用風(fēng)險進(jìn)行訓(xùn)練和仿真。本文最后根據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和Logistic模型的研究結(jié)果進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠更好的評估P2P網(wǎng)絡(luò)借貸中借款人的信用風(fēng)險。根據(jù)結(jié)論以及個人信用風(fēng)險評估內(nèi)外環(huán)境的要求,首先,構(gòu)建P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺的借款人信用風(fēng)險評估指標(biāo)體系。其次,選擇適合的信用風(fēng)險評估模型。最后,本文根據(jù)指標(biāo)體系、評估模型給出借款人的信用等級。本文建議選用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺的借款人信用風(fēng)險評估應(yīng)用研究,同時本文建議綜合實力強的P2P平臺應(yīng)推動行業(yè)數(shù)據(jù)共享,目前P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺之間的數(shù)據(jù)都是相互獨立的,借款人的資信情況沒有進(jìn)行相互傳遞和交流,一方面浪費了數(shù)據(jù)資源,另一方面方便了詐騙者在各個不同的平臺進(jìn)行弄虛作假,同時他們的犯罪成本比較低,有時可能引發(fā)連鎖反應(yīng),進(jìn)而引起多個平臺出現(xiàn)問題。所以通過數(shù)據(jù)共享能夠提高平臺的安全性,同時可以增強平臺之間的協(xié)同,補充和完善我國的征信系統(tǒng)。這樣可以使得我國P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺能夠安全、穩(wěn)定、健康有序的發(fā)展。最后,建立統(tǒng)一、科學(xué)的個人信用風(fēng)險評級體系,建立有關(guān)信用方面的數(shù)據(jù)庫,可以客觀的評估個人信用,增加個人違約成本,從而建立良好的市場經(jīng)濟環(huán)境。最終通過政府、銀行、P2P平臺公司和個人的共同努力,完善P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺的借款人信用風(fēng)險評估方面的問題,本文同時提出了完善P2P網(wǎng)絡(luò)借貸借款人信用風(fēng)險評估制度的對策和建議。因此,本文研究具有一定的理論價值和實際意義。
【關(guān)鍵詞】:P2P網(wǎng)絡(luò)借貸 信用風(fēng)險 評估體系 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Logistic模型
【學(xué)位授予單位】:上海工程技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號】:F724.6;F832.4
【目錄】:
  • 摘要6-8
  • ABSTRACT8-13
  • 第一章 緒論13-31
  • 1.1 選題背景及研究問題13-19
  • 1.1.1 選題背景13-18
  • 1.1.2 研究問題18-19
  • 1.2 研究意義19-20
  • 1.2.1 理論意義19-20
  • 1.2.2 現(xiàn)實意義20
  • 1.3 文獻(xiàn)綜述20-27
  • 1.3.1 P2P網(wǎng)絡(luò)借貸運行模式的綜述20-23
  • 1.3.2 P2P網(wǎng)絡(luò)借貸融資效率的綜述23-24
  • 1.3.3 P2P網(wǎng)絡(luò)借貸有關(guān)政策和制度綜述24-25
  • 1.3.4 P2P網(wǎng)絡(luò)借貸中的信用風(fēng)險評估模型綜述25-26
  • 1.3.5 P2P網(wǎng)絡(luò)借貸監(jiān)管體制及風(fēng)險防范的綜述26-27
  • 1.4 研究方法和創(chuàng)新點27-28
  • 1.4.1 研究方法27-28
  • 1.4.2 創(chuàng)新點28
  • 1.5 研究內(nèi)容和技術(shù)路線圖28-31
  • 1.5.1 研究內(nèi)容28-30
  • 1.5.2 技術(shù)路線圖30-31
  • 第二章 P2P網(wǎng)絡(luò)借貸相關(guān)理論基礎(chǔ)31-39
  • 2.1 P2P網(wǎng)絡(luò)借貸理論基礎(chǔ)31-35
  • 2.1.1 P2P網(wǎng)絡(luò)借貸概念界定31-32
  • 2.1.2 社會交換理論32-33
  • 2.1.3 信息不對稱理論33-34
  • 2.1.4 社會資本理論34-35
  • 2.2 信用風(fēng)險理論35-39
  • 2.2.1 信用風(fēng)險理論35-36
  • 2.2.2 信用風(fēng)險管理理論36-37
  • 2.2.3 信用風(fēng)險影響因素理論37-39
  • 第三章 借款人信用風(fēng)險評估指標(biāo)體系構(gòu)建39-47
  • 3.1 信用風(fēng)險評估指標(biāo)體系構(gòu)建原則39-40
  • 3.1.1 全面性與重要性相結(jié)合39
  • 3.1.2 相對穩(wěn)定性與內(nèi)容動態(tài)性相結(jié)合39-40
  • 3.1.3 統(tǒng)計上的可行性和有效性40
  • 3.1.4 定量指標(biāo)與定性指標(biāo)相結(jié)合40
  • 3.2 影響借款人信用的基本因素40-41
  • 3.3 借款人信用風(fēng)險評估指標(biāo)篩選41-44
  • 3.4 信用風(fēng)險評估指標(biāo)體系的總體框架44-45
  • 3.5 信用風(fēng)險評估指標(biāo)體系效度和信度分析45-46
  • 3.5.1 效度分析45-46
  • 3.5.2 信度分析46
  • 3.6 本章小結(jié)46-47
  • 第四章 P2P網(wǎng)絡(luò)借貸借款人信用風(fēng)險評估模型構(gòu)建47-69
  • 4.1 基于BP模型的P2P網(wǎng)絡(luò)借貸借款人信用風(fēng)險評估模型構(gòu)建47-67
  • 4.1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介47-54
  • 4.1.2 信用風(fēng)險評估方法及適用性分析54-60
  • 4.1.3 基于改進(jìn)BP算法的借款人信用風(fēng)險評估模型60-65
  • 4.1.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評估模型的軟件實現(xiàn)65-67
  • 4.2 基于Logistic模型的P2P網(wǎng)絡(luò)借貸借款人信用風(fēng)險評估模型構(gòu)建67-69
  • 4.2.1 Logistic模型67-68
  • 4.2.2 基于Logistic回歸方法的信用風(fēng)險評估模型的構(gòu)建68-69
  • 第五章 P2P網(wǎng)絡(luò)借貸借款人信用風(fēng)險評估仿真及實例分析69-89
  • 5.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備69-79
  • 5.1.1 數(shù)據(jù)抓取軟件介紹72-73
  • 5.1.2 數(shù)據(jù)獲得73-79
  • 5.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型仿真79-83
  • 5.2.1 訓(xùn)練過程及結(jié)果79-82
  • 5.2.2 仿真過程及結(jié)果82-83
  • 5.2.3 仿真結(jié)果分析83
  • 5.3 Logistic模型仿真83-84
  • 5.3.1 Logistic模型的回歸分析83-84
  • 5.3.2 Logistic模型的檢驗84
  • 5.4 兩種模型對比分析結(jié)果84
  • 5.5 上海翼勛金融借款人信用風(fēng)險實證評估84-89
  • 第六章 P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺的借款人信用風(fēng)險評估對策建議89-93
  • 6.1 P2P平臺借款人信用風(fēng)險評估的對策建議89-90
  • 6.2 加強對P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺以及借款人的監(jiān)管90-93
  • 第七章 結(jié)論與展望93-95
  • 7.1 本文研究結(jié)論93-94
  • 7.2 本文研究的不足94-95
  • 參考文獻(xiàn)95-99
  • 附錄99-101
  • 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及取得的相關(guān)成果101-102
  • 致謝102-103

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前8條

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2 張強;張寶;;次貸危機視角下對信用評級機構(gòu)監(jiān)管的重新思考[J];中央財經(jīng)大學(xué)學(xué)報;2009年05期

3 李興法;王慶石;;基于CreditMetrics模型的商業(yè)銀行信用風(fēng)險應(yīng)用研究[J];財經(jīng)問題研究;2006年12期

4 王靜,王延清,何德權(quán);基于多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的個人信用評分模型[J];經(jīng)濟師;2004年12期

5 張德棟,張強;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的企業(yè)信用評估模型[J];北京理工大學(xué)學(xué)報;2004年11期

6 卞建華 ,瞿坦;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在商業(yè)銀行個人信用等級評估與預(yù)測中的應(yīng)用[J];中國金融電腦;2003年07期

7 郝麗萍,胡欣悅,李麗;商業(yè)銀行信貸風(fēng)險分析的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型研究[J];系統(tǒng)工程理論與實踐;2001年05期

8 張穎;新技術(shù)在信貸風(fēng)險管理中的應(yīng)用[J];國際金融研究;1998年02期


  本文關(guān)鍵詞:基于P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺的借款人信用風(fēng)險評估應(yīng)用研究,,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。



本文編號:269853

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