本文關鍵詞：基于P2P網(wǎng)絡借貸平臺的借款人信用風險評估應用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：P2P網(wǎng)絡借貸作為一種新型的民間借貸方式,它的出現(xiàn)和不斷發(fā)展使得我國的民間借貸能加陽光化和多元化,P2P網(wǎng)絡借貸能夠使社會的閑散資金更加合理利用,一方面增加投資人的投資渠道,另一方面可以為借款人提供資金來源,它在彌補我國傳統(tǒng)金融不足的情況下,還促進了我國金融體系的不斷發(fā)展。與此同時,我們也應該發(fā)現(xiàn),P2P網(wǎng)絡借貸出現(xiàn)的比較晚,在我國尚屬于新鮮事物,P2P網(wǎng)絡借貸平臺擁有金融機構的屬性,卻沒有金融牌照,完全游離在監(jiān)管之外。最近幾年,由于市場的高度需求和行業(yè)門檻的缺失,讓P2P網(wǎng)絡借貸平臺野蠻生長。同時中國信用體制缺乏,借款人的道德風險不可避免,一旦遭遇經(jīng)濟寒流,P2P網(wǎng)絡借貸的資金鏈就極有可能斷裂。正確評估借款人信用風險,節(jié)約交易成本,提高交易效率,促進信用資源優(yōu)化配置。目前很多P2P網(wǎng)絡借貸平臺正在面臨越來越多的風險。其中最大風險就是信用風險。目前很少有P2P網(wǎng)絡借貸平臺建立自己的信用風險評估模型。本文在首先介紹和研究了網(wǎng)絡借貸概念、特點和發(fā)展狀況,探索網(wǎng)絡借貸中影響借款人信用的主要因素,根據(jù)拍拍貸、陸金所、宜信等網(wǎng)絡平臺借款人所披露的個人信息,從信用角度的出發(fā),分析P2P網(wǎng)絡借貸中借款人這一角色的信用風險,借鑒我國商業(yè)銀行個人信用和國內(nèi)外P2P網(wǎng)絡借貸平臺的借款人信用指標體系來選取若干指標,然后基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡和Logistic模型對P2P網(wǎng)絡借貸借款人信用風險進行訓練和仿真。本文最后根據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型和Logistic模型的研究結果進行分析發(fā)現(xiàn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型能夠更好的評估P2P網(wǎng)絡借貸中借款人的信用風險。根據(jù)結論以及個人信用風險評估內(nèi)外環(huán)境的要求,首先,構建P2P網(wǎng)絡借貸平臺的借款人信用風險評估指標體系。其次,選擇適合的信用風險評估模型。最后,本文根據(jù)指標體系、評估模型給出借款人的信用等級。本文建議選用BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行P2P網(wǎng)絡借貸平臺的借款人信用風險評估應用研究,同時本文建議綜合實力強的P2P平臺應推動行業(yè)數(shù)據(jù)共享,目前P2P網(wǎng)絡借貸平臺之間的數(shù)據(jù)都是相互獨立的,借款人的資信情況沒有進行相互傳遞和交流,一方面浪費了數(shù)據(jù)資源,另一方面方便了詐騙者在各個不同的平臺進行弄虛作假,同時他們的犯罪成本比較低,有時可能引發(fā)連鎖反應,進而引起多個平臺出現(xiàn)問題。所以通過數(shù)據(jù)共享能夠提高平臺的安全性,同時可以增強平臺之間的協(xié)同,補充和完善我國的征信系統(tǒng)。這樣可以使得我國P2P網(wǎng)絡借貸平臺能夠安全、穩(wěn)定、健康有序的發(fā)展。最后,建立統(tǒng)一、科學的個人信用風險評級體系,建立有關信用方面的數(shù)據(jù)庫,可以客觀的評估個人信用,增加個人違約成本,從而建立良好的市場經(jīng)濟環(huán)境。最終通過政府、銀行、P2P平臺公司和個人的共同努力,完善P2P網(wǎng)絡借貸平臺的借款人信用風險評估方面的問題,本文同時提出了完善P2P網(wǎng)絡借貸借款人信用風險評估制度的對策和建議。因此,本文研究具有一定的理論價值和實際意義。
【關鍵詞】：P2P網(wǎng)絡借貸 信用風險 評估體系 BP神經(jīng)網(wǎng)絡 Logistic模型
【學位授予單位】：上海工程技術大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：F724.6;F832.4
【目錄】：

• 摘要6-8
• ABSTRACT8-13
• 第一章 緒論13-31
• 1.1 選題背景及研究問題13-19
• 1.1.1 選題背景13-18
• 1.1.2 研究問題18-19
• 1.2 研究意義19-20
• 1.2.1 理論意義19-20
• 1.2.2 現(xiàn)實意義20
• 1.3 文獻綜述20-27
• 1.3.1 P2P網(wǎng)絡借貸運行模式的綜述20-23
• 1.3.2 P2P網(wǎng)絡借貸融資效率的綜述23-24
• 1.3.3 P2P網(wǎng)絡借貸有關政策和制度綜述24-25
• 1.3.4 P2P網(wǎng)絡借貸中的信用風險評估模型綜述25-26
• 1.3.5 P2P網(wǎng)絡借貸監(jiān)管體制及風險防范的綜述26-27
• 1.4 研究方法和創(chuàng)新點27-28
• 1.4.1 研究方法27-28
• 1.4.2 創(chuàng)新點28
• 1.5 研究內(nèi)容和技術路線圖28-31
• 1.5.1 研究內(nèi)容28-30
• 1.5.2 技術路線圖30-31
• 第二章 P2P網(wǎng)絡借貸相關理論基礎31-39
• 2.1 P2P網(wǎng)絡借貸理論基礎31-35
• 2.1.1 P2P網(wǎng)絡借貸概念界定31-32
• 2.1.2 社會交換理論32-33
• 2.1.3 信息不對稱理論33-34
• 2.1.4 社會資本理論34-35
• 2.2 信用風險理論35-39
• 2.2.1 信用風險理論35-36
• 2.2.2 信用風險管理理論36-37
• 2.2.3 信用風險影響因素理論37-39
• 第三章 借款人信用風險評估指標體系構建39-47
• 3.1 信用風險評估指標體系構建原則39-40
• 3.1.1 全面性與重要性相結合39
• 3.1.2 相對穩(wěn)定性與內(nèi)容動態(tài)性相結合39-40
• 3.1.3 統(tǒng)計上的可行性和有效性40
• 3.1.4 定量指標與定性指標相結合40
• 3.2 影響借款人信用的基本因素40-41
• 3.3 借款人信用風險評估指標篩選41-44
• 3.4 信用風險評估指標體系的總體框架44-45
• 3.5 信用風險評估指標體系效度和信度分析45-46
• 3.5.1 效度分析45-46
• 3.5.2 信度分析46
• 3.6 本章小結46-47
• 第四章 P2P網(wǎng)絡借貸借款人信用風險評估模型構建47-69
• 4.1 基于BP模型的P2P網(wǎng)絡借貸借款人信用風險評估模型構建47-67
• 4.1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡簡介47-54
• 4.1.2 信用風險評估方法及適用性分析54-60
• 4.1.3 基于改進BP算法的借款人信用風險評估模型60-65
• 4.1.4 神經(jīng)網(wǎng)絡評估模型的軟件實現(xiàn)65-67
• 4.2 基于Logistic模型的P2P網(wǎng)絡借貸借款人信用風險評估模型構建67-69
• 4.2.1 Logistic模型67-68
• 4.2.2 基于Logistic回歸方法的信用風險評估模型的構建68-69
• 第五章 P2P網(wǎng)絡借貸借款人信用風險評估仿真及實例分析69-89
• 5.1 數(shù)據(jù)準備69-79
• 5.1.1 數(shù)據(jù)抓取軟件介紹72-73
• 5.1.2 數(shù)據(jù)獲得73-79
• 5.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型仿真79-83
• 5.2.1 訓練過程及結果79-82
• 5.2.2 仿真過程及結果82-83
• 5.2.3 仿真結果分析83
• 5.3 Logistic模型仿真83-84
• 5.3.1 Logistic模型的回歸分析83-84
• 5.3.2 Logistic模型的檢驗84
• 5.4 兩種模型對比分析結果84
• 5.5 上海翼勛金融借款人信用風險實證評估84-89
• 第六章 P2P網(wǎng)絡借貸平臺的借款人信用風險評估對策建議89-93
• 6.1 P2P平臺借款人信用風險評估的對策建議89-90
• 6.2 加強對P2P網(wǎng)絡借貸平臺以及借款人的監(jiān)管90-93
• 第七章 結論與展望93-95
• 7.1 本文研究結論93-94
• 7.2 本文研究的不足94-95
• 參考文獻95-99
• 附錄99-101
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表的學術論文及取得的相關成果101-102
• 致謝102-103

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前8條

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3 李興法;王慶石;;基于CreditMetrics模型的商業(yè)銀行信用風險應用研究[J];財經(jīng)問題研究;2006年12期

4 王靜,王延清,何德權;基于多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡的個人信用評分模型[J];經(jīng)濟師;2004年12期

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8 張穎;新技術在信貸風險管理中的應用[J];國際金融研究;1998年02期

  本文關鍵詞：基于P2P網(wǎng)絡借貸平臺的借款人信用風險評估應用研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：269853