在互聯(lián)網技術飛快發(fā)展的背景下,作為互聯(lián)網金融的重要模塊——網絡消費信貸產業(yè)將大學生群體視作業(yè)務拓展的又一藍海。然而,伴隨著大學生網絡消費信貸市場的爆發(fā)式增長,大學生容易攀比、自我約束力差、信用意識薄弱、理財能力欠缺等問題逐漸凸顯。同時,網絡消費信貸提供商在快速搶占市場份額的進程中,忽視了對于產品的優(yōu)化和風控體系的完善,為了吸引大學生用戶的加入盲目擴張、虛假宣傳,蘊藏著巨大的壞賬風險,加上我國目前征信體系不健全,高校對金融知識的普及不夠重視,網貸平臺信息透明度不高,信貸催收系統(tǒng)不成熟等原因,大學生網絡消費信貸的信用風險和違約亂象等問題日漸凸顯,“裸貸”、“暴力催收”等一系列的惡性事件持續(xù)發(fā)酵,引發(fā)了社會各界地廣泛關注和討論。這不僅影響了大學生和諧、健康的校園生活,同時也使得大學生網絡消費信貸產業(yè)的發(fā)展備受爭議。本文首先對我國大學生網絡消費信貸市場的特點以及發(fā)展現(xiàn)狀進行了概述。然后,采用問卷調查和實地訪問的方法,對西安四所高校的大學生進行了網絡消費信貸行為及信用風險的調研,并對調查結果進行了統(tǒng)計分析。統(tǒng)計分析結果表明,在大學生使用網絡消費信貸的行為特征方面,大部分大學生信貸的資金用途集中在購買電子產品上,有四分之一左右的大學生用戶使用網絡消費信貸的頻率超過一個月3次,同時,有將近三成的大學生用戶平均每個月使用網絡消費信貸的額度超過了1000元,以上現(xiàn)象表明在有限的經濟來源前提下,依然有一部分自我約束力較差的大學生采取了不夠理性的消費行為和信貸行為,易誘發(fā)信用風險。在對大學生網絡消費信貸行為進行統(tǒng)計分析的基礎上,本文總結了易發(fā)生違約行為的借款人特征,并分析了信用風險的生成路徑與機理。接著,通過建立指標體系,運用MLP神經網絡構建了大學生網絡消費信貸信用風險的評價模型,并進行了實證分析,測試結果表明此模型的預測精度較高,判斷的失誤率極低,有助于金融機構對大學生網絡消費信貸申請人的信用風險進行貸前評估,降低違約行為的發(fā)生概率。最后,針對大學生網絡消費信貸市場目前存在的問題,提出了關于提升大學生的信用風險防御能力,提高網貸平臺的風險管理能力,完善大學生網絡消費信貸的征信體系以及加強對網貸平臺的監(jiān)管這四方面控制信用風險的建議。
【學位單位】：西安電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：G645.5;F724.6;F832.4
【部分圖文】：

來源：未央網圖 1.1 我國網絡消費信貸規(guī)模近些年來，隨著互聯(lián)網金融的發(fā)展，傳統(tǒng)消費信貸搭上了“互聯(lián)網+”的高不斷改革與創(chuàng)新，尋找新的突破口，網絡消費信貸應運而生。從圖 1.1 可以看網絡消費信貸的規(guī)模從 2010 年的 3.2 億元增長到了 2016 年的 720.7 億元，200 多倍的增長。大學生網絡消費信貸作為新時代下的金融衍生品，將大學生統(tǒng)體制抑制的消費信貸需求激發(fā)了出來，這片藍海的價值逐漸凸顯，出現(xiàn)了校大學生提供消費信貸服務的網絡分期平臺，與此同時，傳統(tǒng)的電商平臺也大學生網絡消費信貸服務。這些平臺通過線上網絡宣傳、線下校園代理推廣斷擴大知名度和影響力，得到了社會各界的普遍關注。平臺所提供的網絡消品種類繁多，覆蓋了大學生日常生活的方方面面，備受大學生青睞，因此參速提高，大學生網貸市場呈現(xiàn)出爆發(fā)式的增長。然而，好景不長，伴隨著網貸平臺對大學生市場的競爭進入白熱化的階段，大學生的信用風險問題又一在大家的視線中。大學生在使用網絡消費信貸產品后無力償還，拆東墻補西

第一章 緒論，從源頭上治理和化解風險[4]。從圖 1.2 中的數據可以看出，校園貸的平臺 年的 108 家一路下降到了 2016 年的 76 家，很多校園貸平臺宣布退出或進型，行業(yè)發(fā)展遭遇停滯。由此可見，網絡消費信貸要想健康、穩(wěn)步地發(fā)展提供長期、有效的信貸支持與幫助，就要充分分析大學生網絡消費信貸信用的原因，從源頭識別和抑制信用風險，降低大學生在使用網絡消費信貸的過發(fā)生的違約行為，使大學生網絡消費信貸能夠健康、持續(xù)發(fā)展。

屬于無導師學習網絡。在用于求解分類問題時無需樣本，原理近似于利用距離函數做聚類分析。穩(wěn)定性和健壯性不如有樣本的 ML分類[10]。概述器，是近幾年應用較為廣泛的人工神經的多層復合，由輸入層，隱藏層和輸出個節(jié)點都是帶有非線性激活函數的神經致是先構建一個特征向量，將該向量傳結果，并將結果傳遞給下一層，網絡在時有反饋信號，在進行分類的過程中信圖 1.4。MLP 神經網絡模型對于輸入變輸出變量影響較大并卻能夠檢測或提取或相關性很小。

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2 姚仲t

本文編號：2821481