P2P網(wǎng)貸平臺信用風險評級的統(tǒng)計研究
發(fā)布時間:2023-05-21 20:59
P2P網(wǎng)絡借貸是一種依托于網(wǎng)絡而形成的新型金融服務模式,其手續(xù)簡便,放款快,準入門檻低,具有正規(guī)金融不可比擬的競爭優(yōu)勢,是正規(guī)金融的有益補充。隨著近年來網(wǎng)絡借貸的快速發(fā)展,暴露出的問題也越來越多。因此本文針對網(wǎng)絡借貸產(chǎn)生的信用風險,構建有效的信用指標評價體系及等級劃分。一方面,得到的科學有效的信用指標評價體系,有益于提升平臺間的競爭力和整個行業(yè)良性發(fā)展;另一方面,對平臺進行等級劃分,有助于投資者進行科學決策。(1)本文首先運用描述性統(tǒng)計方法對特征指標的選取進行介紹,然后運用二元Logit模型和Probit模型,對“網(wǎng)貸之家”爬取的353家平臺的15項指標進行顯著性檢驗,其中包含237家問題平臺和116家正常平臺。結果表明成交量(萬元)、平均預期收益率(%)、平均借款期限(月)、資金凈流入(萬元)和前十大土豪待收金額占比(%)為區(qū)別問題平臺和正常平臺的顯著性指標。構建Logit-SVM模型對所選的指標進行檢驗,結果表明對識別正常平臺和問題平臺的準確率為89.52%,識別問題平臺準確率為92.83%,正常平臺識別準確率為82.76%。進一步說明所篩選出指標科學有效。(2)運用變異系數(shù)法和C...
【文章頁數(shù)】:62 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
中文摘要
Abstract
第一章 緒論
1.1 研究背景與研究意義
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 國外研究現(xiàn)狀
1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
1.3 本文內(nèi)容與結構
1.3.1 研究內(nèi)容
1.3.2 研究方法
1.3.3 創(chuàng)新點
第二章 理論知識
2.1 二元選擇模型
2.2 支持向量機
2.3 變異系數(shù)法
2.4 熵權法
2.5 CRITIC法
2.6 K-means聚類
2.7 系統(tǒng)聚類
2.8 本章小結
第三章 數(shù)據(jù)來源及指標選取
3.1 數(shù)據(jù)來源
3.2 數(shù)據(jù)處理
3.3 基于Logit變量選擇
3.4 基于支持向量機構建模型
3.5 本章小結
第四章 變異系數(shù)法-CRITIC賦權
4.1 變異系數(shù)法計算指標權重
4.2 CRITIC計算指標權重
4.3 變異系數(shù)法-CRITIC綜合權重
4.4 本章小結
第五章 正常平臺的等級劃分
5.1 K-means聚類等級劃分
5.2 系統(tǒng)聚類等級劃分
5.3 P2P網(wǎng)絡借貸平臺等級劃分
5.4 本章小結
第六章 總結與展望
6.1 總結
6.2 展望
參考文獻
攻讀學位期間取得的研究成果
致謝
個人簡況及聯(lián)系方式
本文編號:3821415
【文章頁數(shù)】:62 頁
【學位級別】:碩士
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第一章 緒論
1.1 研究背景與研究意義
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 國外研究現(xiàn)狀
1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
1.3 本文內(nèi)容與結構
1.3.1 研究內(nèi)容
1.3.2 研究方法
1.3.3 創(chuàng)新點
第二章 理論知識
2.1 二元選擇模型
2.2 支持向量機
2.3 變異系數(shù)法
2.4 熵權法
2.5 CRITIC法
2.6 K-means聚類
2.7 系統(tǒng)聚類
2.8 本章小結
第三章 數(shù)據(jù)來源及指標選取
3.1 數(shù)據(jù)來源
3.2 數(shù)據(jù)處理
3.3 基于Logit變量選擇
3.4 基于支持向量機構建模型
3.5 本章小結
第四章 變異系數(shù)法-CRITIC賦權
4.1 變異系數(shù)法計算指標權重
4.2 CRITIC計算指標權重
4.3 變異系數(shù)法-CRITIC綜合權重
4.4 本章小結
第五章 正常平臺的等級劃分
5.1 K-means聚類等級劃分
5.2 系統(tǒng)聚類等級劃分
5.3 P2P網(wǎng)絡借貸平臺等級劃分
5.4 本章小結
第六章 總結與展望
6.1 總結
6.2 展望
參考文獻
攻讀學位期間取得的研究成果
致謝
個人簡況及聯(lián)系方式
本文編號:3821415
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