以"拍拍貸"網(wǎng)貸平臺(tái)的電商借貸者數(shù)據(jù)為樣本,以違約鑒別能力為準(zhǔn)則,采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判別法和相關(guān)分析法對(duì)指標(biāo)進(jìn)行篩選,構(gòu)建電商網(wǎng)貸的信用評(píng)級(jí)指標(biāo)體系。同時(shí),基于各指標(biāo)的違約貢獻(xiàn)率和AHP方法,采用主觀和客觀相結(jié)合的組合賦權(quán)法確定各指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)。在此基礎(chǔ)上,基于時(shí)間幀測(cè)度電商網(wǎng)貸者的近期信用和長(zhǎng)期信用,構(gòu)建電商網(wǎng)貸動(dòng)態(tài)信用評(píng)級(jí)模型。該信用評(píng)級(jí)模型可根據(jù)近期信用動(dòng)態(tài)調(diào)整長(zhǎng)期信用,及時(shí)更新用戶的信用狀況。研究表明,構(gòu)建的電商網(wǎng)貸信用評(píng)級(jí)指標(biāo)體系違約鑒別能力強(qiáng),歷史信息的重要度超過了借款信息、認(rèn)證信息和個(gè)人信息,長(zhǎng)期信用將違約樣本的信用等級(jí)降低,有效降低了信用風(fēng)險(xiǎn)。

【文章頁數(shù)】：10 頁

【文章目錄】：
引言
一、文獻(xiàn)綜述
    (一)企業(yè)信用評(píng)級(jí)指標(biāo)體系研究
    (二)企業(yè)信用評(píng)級(jí)方法研究
二、研究設(shè)計(jì)
    (一)電商網(wǎng)貸信用評(píng)級(jí)存在的問題
        1. 信息不完善且成本高
        2. 初始信用評(píng)級(jí)偏低
        3. 受外界因素影響較大,風(fēng)險(xiǎn)較大
    (二)電商網(wǎng)貸信用評(píng)級(jí)研究的難點(diǎn)
    (三)電商網(wǎng)貸信用評(píng)級(jí)研究思路
        1. 信用評(píng)級(jí)指標(biāo)的篩選
        2. 信用評(píng)級(jí)指標(biāo)權(quán)重的確定
        3. 構(gòu)建動(dòng)態(tài)信用評(píng)級(jí)模型
三、電商網(wǎng)貸信用評(píng)級(jí)的數(shù)據(jù)處理與指標(biāo)體系構(gòu)建
    (一)指標(biāo)數(shù)據(jù)的預(yù)處理
        1. 定性指標(biāo)的量化處理
        2. 數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化
    (二)基于違約判別的指標(biāo)篩選
    (三)基于相關(guān)分析的指標(biāo)精簡(jiǎn)
四、電商網(wǎng)貸信用動(dòng)態(tài)評(píng)級(jí)模型
    (一)基于組合賦權(quán)的指標(biāo)權(quán)重確定
        1. 基于違約鑒別的指標(biāo)權(quán)重確定
        2. 基于AHP的指標(biāo)權(quán)重確定
        3. 組合賦權(quán)方程確定
    (二)網(wǎng)貸動(dòng)態(tài)評(píng)級(jí)模型的構(gòu)建
        1. 模型構(gòu)建
        2. 實(shí)證分析
五、結(jié)論



本文編號(hào)：3927905