本文關(guān)鍵詞：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的中國P2P借款人信用風險評估研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：P2P網(wǎng)絡(luò)信貸是基于網(wǎng)絡(luò)平臺的個人對個人直接借貸模式,自從進入我國以后迅速發(fā)展,截至2015年3月全國P2P網(wǎng)絡(luò)信貸公司已達上千家,行業(yè)歷史累計成交量近5000億元。P2P作為一種新型的的互聯(lián)網(wǎng)借貸模式在發(fā)展中暴露出較多問題,其風險管理能力遠低于傳統(tǒng)的商業(yè)銀行,所面臨的最大風險就是信用風險。 首先,論文從信用風險角度的出發(fā),從P2P網(wǎng)絡(luò)信貸的運作模式入手,對P2P網(wǎng)絡(luò)信貸中借款人這一角色的信用風險進行了分析。 其次,介紹了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基本原理、算法特點,分析了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在P2P網(wǎng)貸借款人信用風險評估的適用性。 再次,在傳統(tǒng)小額借貸風險管理理論及相應(yīng)模型的基礎(chǔ)上,對文獻研究和回顧,參考建設(shè)銀行的個人信用評估指標體系,對影響P2P網(wǎng)絡(luò)借款人信用風險的因素進行分析并加入了P2P網(wǎng)絡(luò)信貸特有的風險因素,基于數(shù)據(jù)的可用性對相應(yīng)指標進行了增添和剔除,建立了中國P2P借款人的信用風險評估指標體系。確定了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基本結(jié)構(gòu)并建立了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價模型。 最后從拍拍貸、365易貸等P2P平臺選取108個借款人作為仿真實驗的樣本數(shù)據(jù)。運用Matlab進行網(wǎng)絡(luò)的訓練和仿真,比較準確地評估出了借款人信用風險等級,證明模型具備了對P2P網(wǎng)絡(luò)信貸借款人信用的預(yù)測評估能力。根據(jù)研究的結(jié)論和指標體系選取過程中的思考,提出了一些有利于P2P借款人信用風險評估的建議。
【關(guān)鍵詞】：P2P 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 信用風險
【學位授予單位】：北京交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：F832.4;F724.6;TP183
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-8
• 目錄8-10
• 1 引言10-17
• 1.1 研究背景與意義10-11
• 1.1.1 研究背景10-11
• 1.1.2 研究意義11
• 1.2 文獻綜述11-15
• 1.2.1 國外研究綜述11-14
• 1.2.2 國內(nèi)研究綜述14-15
• 1.2.3 國內(nèi)外研究評述15
• 1.3 研究思路與技術(shù)路線15-17
• 2 中國P2P網(wǎng)絡(luò)信貸風險分析及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型17-23
• 2.1 中國P2P網(wǎng)絡(luò)信貸風險分析17-20
• 2.1.1 P2P網(wǎng)絡(luò)信貸的運作模式17-18
• 2.1.2 P2P網(wǎng)絡(luò)信貸的運作特征18-19
• 2.1.3 P2P網(wǎng)絡(luò)信貸中借款人信用風險分析19-20
• 2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型20-22
• 2.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型簡介20
• 2.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的算法介紹20-22
• 2.2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對P2P借款人風險評估的適用性分析22
• 2.3 本章小結(jié)22-23
• 3 中國P2P借款人信用風險評估指標體系23-31
• 3.1 國內(nèi)外P2P網(wǎng)絡(luò)信貸借款人信用風險評估現(xiàn)狀23-24
• 3.2 傳統(tǒng)個人信貸風險評估體系24-26
• 3.3 P2P網(wǎng)絡(luò)信貸與傳統(tǒng)個人信貸風險的對比分析26-27
• 3.4 P2P網(wǎng)貸借款人風險評估指標體系的建立27-30
• 3.5 本章小結(jié)30-31
• 4 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的中國P2P借款人信用風險評估模型31-38
• 4.1 評估指標的量化處理31-35
• 4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)設(shè)計35-36
• 4.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的學習訓練36-37
• 4.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的評價步驟37
• 4.5 本章小結(jié)37-38
• 5 實例驗證38-45
• 5.1 數(shù)據(jù)的收集與處理38-39
• 5.2 模型結(jié)構(gòu)39
• 5.3 模型仿真39-44
• 5.3.1 訓練過程及結(jié)果39-42
• 5.3.2 仿真過程及結(jié)果42-43
• 5.3.3 仿真結(jié)果分析43-44
• 5.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用探討44
• 5.5 本章小結(jié)44-45
• 6 總結(jié)與展望45-47
• 6.1 主要研究結(jié)論45
• 6.2 展望45-47
• 參考文獻47-50
• 附錄A50-52
• 附錄B52-55
• 作者簡歷及攻讀碩士學位期間取得的研究成果55-57
• 學位論文數(shù)據(jù)集57

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前9條

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中國博士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 雒春雨;P2P網(wǎng)絡(luò)借貸中的投資決策模型研究[D];大連理工大學;2012年

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本文編號：272475