本文關鍵詞：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的互聯(lián)網(wǎng)金融風險預警研究

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【摘要】：近些年來,電子商務和網(wǎng)絡技術突飛猛進的發(fā)展,金融行業(yè)同樣受到影響,從而促進互聯(lián)網(wǎng)金融的不斷發(fā)展。而作為互聯(lián)網(wǎng)金融的最主要模式的P2P網(wǎng)絡借貸來說,從金融脫媒和互聯(lián)網(wǎng)想結合來看,它有很大的發(fā)展?jié)摿?不僅沖破了以前的地域和時空的束縛,而且還讓每一個人之間可以自由的溝通聯(lián)系。隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,新的P2P模式的互聯(lián)網(wǎng)金融將會面臨著很多困難和機遇,應該研究分析相應的風險預警模式。預警分析不僅對P2P這一新型模式有幫助,而且對整個互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)來說,都值得學習,并且產(chǎn)生一定的示范效果。本文主要通過分析研究的互聯(lián)網(wǎng)金融內(nèi)最主要的P2P網(wǎng)絡借貸模式的風險,從而對互聯(lián)網(wǎng)金融風險預警進行深層次的研究,獲取對互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展有影響的風險要素;本文首先,從挑選指標的準則和風險預估這兩方面綜合考慮,在確定互聯(lián)網(wǎng)金融P2P模式下的風險種類的情況下,創(chuàng)建有關防御警報系統(tǒng),把改進KLR信號分析法和成分分析法聯(lián)系在一起,建設風險預警模型。其次,挑選25個主要的P2P網(wǎng)絡借貸的平臺,通過建立的風險預警模型來分析,得知一定的風險信息,進而分析研究、歸納,得其排名位置和總分,從而可以清楚地判定該借貸平臺處在怎樣的預警狀況。再則,把得到的預警結果,運用Matlab進行BP神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練分析,得出之前的預警分析結果合理,進而進行結論分析;通過研究得出結論,即使是在選取的25個規(guī)模較大的P2P網(wǎng)絡借貸平臺中也存在有較大風險的平臺,正是說明目前P2P網(wǎng)絡借貸中還存在較大的風險,大部分的網(wǎng)貸平臺風控是完全不合格的,之前一些大型的網(wǎng)貸機構發(fā)生了嚴重的違約項目。隨著民眾對高收益產(chǎn)品逐漸理性,P2P行業(yè)在不久的將來注定會經(jīng)歷一個痛苦而必要的轉(zhuǎn)型期和調(diào)整期,一大批沒有完善安全保障的小型網(wǎng)絡借貸平臺將被淘汰,一切野蠻、爆發(fā)式的增長都將成為過去式。而具備風控體系的企業(yè),以及為P2P行業(yè)提供風控的企業(yè)將迎來新的發(fā)展機遇。最后,本文從BP神經(jīng)網(wǎng)絡創(chuàng)建的P2P借貸風險評論模型出發(fā),并且把一些實際例子結合在一起進行分析,制定相應的處理方法或者意見,為促進互聯(lián)網(wǎng)金融P2P的領域就會穩(wěn)定的向前發(fā)展提供意見。
【學位授予單位】：湘潭大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP183;F724.6;F832.4

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