P2P網(wǎng)絡(luò)借款是將互聯(lián)網(wǎng)和民間借貸相結(jié)合產(chǎn)生的一種新型金融模式。它的特點就是借款人與出借人以網(wǎng)絡(luò)信貸公司作為媒介,在借貸的過程中,資料、合同以及手續(xù)等全部通過互聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)。近年來,P2P網(wǎng)絡(luò)借貸在我國發(fā)展十分的迅速,因為它不僅能夠滿足個人資金需求,還能提高社會閑散資金的利用率。P2P網(wǎng)絡(luò)借貸是一個非常依賴征信體系以及數(shù)據(jù)分析處理的業(yè)務(wù),西方國家的P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺與征信系統(tǒng)相對接,借款人的征信數(shù)據(jù)比較準(zhǔn)確、全面,可以直接通過線上決定是否放款。由于我國的征信系統(tǒng)尚未完善且沒有與網(wǎng)絡(luò)借貸平臺對接,使我國P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺的壞賬率居高不下。不少平臺也因此倒閉或者跑路,使出借人的資金血本無歸,造成非常惡劣的社會影響。因此尋找一個適用于網(wǎng)絡(luò)借貸平臺的個人信用風(fēng)險評估方法是一個亟待解決的問題。本文首先闡述了研究借貸人信用風(fēng)險的原因以及研究的意義,接著介紹了P2P網(wǎng)絡(luò)借貸,包括它的發(fā)展史和借貸人個人信用風(fēng)險產(chǎn)生的原因。然后在常見網(wǎng)絡(luò)借貸平臺評估指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上,建立了包含借款周期、學(xué)歷、月均收入、公司規(guī)模、單位類型、房產(chǎn)情況、車產(chǎn)情況、婚姻狀況、職位、工作時間、年齡、申請借款筆數(shù)、成功借款筆數(shù)以及已還... 

【文章來源】：西華師范大學(xué)四川省

【文章頁數(shù)】：38 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究的背景及意義
        1.1.1 研究的背景
        1.1.2 研究的意義
    1.2 P2P網(wǎng)絡(luò)借貸借款人信用風(fēng)險評估模型國內(nèi)外研究綜述
        1.2.1 借款人信用風(fēng)險評估體系影響因素相關(guān)研究
        1.2.2 P2P網(wǎng)絡(luò)借貸借款人信用風(fēng)險評估模型
    1.3 本文的研究內(nèi)容和結(jié)構(gòu)
第2章 相關(guān)概念及理論
    2.1 P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺介紹
        2.1.1 我國P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺發(fā)展史
    2.2 P2P網(wǎng)絡(luò)借貸借款人個人信用風(fēng)險產(chǎn)生的原因
    2.3 常見的個人信用風(fēng)險評估方法
    2.4 P2P網(wǎng)絡(luò)借貸借款人個人信用風(fēng)險的評估指標(biāo)的建立
        2.4.1 評估指標(biāo)建立原則
        2.4.2 國內(nèi)主流P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺借款人個人信用風(fēng)險評估指標(biāo)體系
    2.5 本文個人信用風(fēng)險評估的指標(biāo)體系建立
        2.5.1 本文個人信用風(fēng)險評估指標(biāo)介紹
        2.5.2 本文評估指標(biāo)賦值
第3章 基于決策樹支持向量機(jī)的網(wǎng)貸借款人信用等級多分類研究
    3.1 引言
    3.2 支持向量機(jī)介紹
    3.3 決策樹支持向量機(jī)多分類模型構(gòu)建
    3.4 實例分析
    3.5 結(jié)論
第4章 基于熵權(quán)-TOPSIS法的網(wǎng)貸借款人信用風(fēng)險排序研究
    4.1 引言
    4.2 指標(biāo)權(quán)重的確定
    4.3 基于TOPSIS法的個人信用評估模型
    4.4 實例分析
    4.5 結(jié)論
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 全文總結(jié)
    5.2 本文研究的不足
    5.3 研究展望
參考文獻(xiàn)
致謝
在學(xué)期間的科研情況


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]大數(shù)據(jù)背景下個人信用評估體系建設(shè)和評估模型構(gòu)建[J]. 張晨,萬相昱.  征信. 2019(10)
[2]基于SVM-Logistic組合模型的P2P借款者信用風(fēng)險評估——以微貸網(wǎng)為例[J]. 都紅雯,盧孝偉.  生產(chǎn)力研究. 2018(10)
[3]貸款期限結(jié)構(gòu)對小額貸款公司可持續(xù)發(fā)展的影響——以山東省為例[J]. 胡金焱,張強(qiáng).  理論學(xué)刊. 2018(01)
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[5]金融監(jiān)管與中國P2P網(wǎng)貸的發(fā)展及異化[J]. 吳宇陽.  經(jīng)營管理者. 2016(31)
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[7]網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知及其相關(guān)技術(shù)[J]. 易靜.  網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)與應(yīng)用. 2016(02)
[8]P2P網(wǎng)貸平臺風(fēng)險評價指標(biāo)研究——基于層次分析法[J]. 張巧良,張黎.  南京審計學(xué)院學(xué)報. 2015(06)
[9]基于Logistic模型的商業(yè)銀行個人消費信貸風(fēng)險評估研究[J]. 張國政,陳維煌,劉呈輝.  金融理論與實踐. 2015(03)
[10]我國P2P網(wǎng)絡(luò)借貸信用風(fēng)險影響因素研究——基于排序選擇模型的實證分析[J]. 肖曼君,歐緣媛,李穎.  財經(jīng)理論與實踐. 2015(01)

博士論文
[1]我國P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺的競爭策略研究[D]. 劉力菡.北京郵電大學(xué) 2019
[2]我國P2P網(wǎng)絡(luò)借貸借款人信用風(fēng)險研究[D]. 鄭彥彥.河南大學(xué) 2016

碩士論文
[1]基于多個分類模型的P2P借款人信貸風(fēng)險評估研究[D]. 王敏佳.浙江工商大學(xué) 2018
[2]基于MCDM的分類模型評價與SMOTEBagging模型改進(jìn)[D]. 李輝.電子科技大學(xué) 2017
[3]P2P網(wǎng)貸平臺的借款人信用評估研究[D]. 朱文倩.北京交通大學(xué) 2017
[4]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的P2P網(wǎng)貸借款人信用評估[D]. 侯宇.河南財經(jīng)政法大學(xué) 2017
[5]基于Logistic回歸模型的P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺借款人信用風(fēng)險評估研究[D]. 喻光麗.蘭州大學(xué) 2017
[6]P2P網(wǎng)絡(luò)借貸借款人信用風(fēng)險評估指標(biāo)研究[D]. 李帥.對外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué) 2016
[7]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[D]. 唐國雷.上海工程技術(shù)大學(xué) 2016
[8]基于P2P網(wǎng)貸平臺特點的信用體系實證研究[D]. 段昊.北京郵電大學(xué) 2015



本文編號：3185971