本文關鍵詞：基于ELECTRE的異質(zhì)多屬性群決策及其在P2P網(wǎng)貸平臺投資決策中應用

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【摘要】：互聯(lián)網(wǎng)技術源于1969年美國國防部研究計劃署(ARPA),最初用于軍事目的,后來慢慢轉(zhuǎn)化為民用。自產(chǎn)生以來,尤其是近十幾年間,互聯(lián)網(wǎng)給人們生活帶來了極大的方便。同時互聯(lián)網(wǎng)技術的發(fā)展也為世界經(jīng)濟的飛速發(fā)展插上翅膀。2015年李克強總理首次將“互聯(lián)網(wǎng)+”概念寫進了政府報告,希望通過“互聯(lián)網(wǎng)+傳統(tǒng)行業(yè)”行動來助力中國的經(jīng)濟實現(xiàn)再一次騰飛。伴隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”的提出,各種新概念也逐漸進入了人們的視野,如“金融脫媒”、“股權眾籌”、“創(chuàng)客”等等,由此互聯(lián)網(wǎng)不再局限于一般的獲取新聞、圖片、視頻等相關信息。P2P(Peer to Peer)網(wǎng)絡借貸作為互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展的一種模式,脫胎于1976年孟加拉的小額貸款模式。2005年英國第一家網(wǎng)絡借貸平臺Zopa的上線運營標志著P2P網(wǎng)絡借貸真正實現(xiàn)商業(yè)運作。從2006年6月首家P2P網(wǎng)絡借貸平臺——宜信的成立,到其后的ppmoney、紅嶺創(chuàng)投和積木盒子等數(shù)以千計P2P平臺上線,P2P網(wǎng)絡借貸近幾年在我國得到了迅速的發(fā)展和壯大。截止2004年,網(wǎng)絡借貸平臺累計成交量超過3291億元,平臺達2358家。然而在P2P網(wǎng)貸平臺快速發(fā)展的同時,有大量的平臺由于風控能力弱、盲目投資而導致還款逾期或者投資款項無法收回,平臺跑路情況。因此,P2P網(wǎng)絡借貸平臺如何把控風險,選取優(yōu)質(zhì)的投資項目,不僅對投資者,而且對平臺本身都具有極其重要的指導意義。目前關于P2P投資決策的文獻比較少,同時關于投資決策的研究存在兩個方面的缺陷:一方面,投資的決策過程是在單個決策者的能力下完成的;另一方面,在考慮多人決策時,并沒有把每個決策者的權重納入決策中。然而在實際的經(jīng)濟問題中,對投資問題的評估時,每個決策者的重要程度是不一樣的,因此,為了使得決策更有說服力,必須考慮每個決策者的權重�；诖�,本文提出了一種基于ELECTER III的異質(zhì)多屬性群決策方法用于P2P網(wǎng)貸平臺投資決策,主要做了以下幾方面工作。(1)詳細的闡述了P2P網(wǎng)絡借貸平臺的發(fā)展歷史,國內(nèi)外代表性平臺的運營模式。(2)介紹了項目投資的基本含義,使用異質(zhì)多屬性群決策于P2P網(wǎng)貸平臺的必要性和可行性,評價指標選擇的原則以及結合紅嶺創(chuàng)投投資實際,給出了本文所研究項目的評價指標。(3)提出把基于ELECTER III的異質(zhì)多屬性群決策方法應用于P2P網(wǎng)絡借貸平臺。該方法用實數(shù)、區(qū)間數(shù)、梯形模糊數(shù)、直覺梯形模糊數(shù)、直覺模糊集以及語言變量來描述評價指標的屬性值。介紹了加權平均算子、上下可能性均值、?-截集和?-截集,以便將不同的類型的屬性值轉(zhuǎn)化為同一量綱形式。給出利用粗糙集理論計算屬性權重的形式,同時使用類TOPSIS方法得到專家權重。提出了一種新的擴展的ELECTER III,對方案集進行排序,最后綜合所有決策者的信息選出最佳方案。(4)與加權平均偏好度方法進行分析比較,ELECTER III方法考慮專家權重,與加權平均偏好度方法主觀的給出權重信息以及決策者單一相比,本文研究方法更全面可靠。
【關鍵詞】：P2P 互聯(lián)網(wǎng)金融 ELECTER III法 異質(zhì)多屬性群決策 投資決策
【學位授予單位】：江西財經(jīng)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：F724.6;F832.4
【目錄】：

• 摘要7-9
• Abstract9-11
• 1 緒論11-22
• 1.1 論文的選題背景及意義11-13
• 1.2 P2P網(wǎng)絡借貸平臺國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀13-17
• 1.2.1 國內(nèi)P2P網(wǎng)絡借貸運營模式14-16
• 1.2.2 美國P2P網(wǎng)絡借貸發(fā)展情況16-17
• 1.3 模糊多屬性群決策研究現(xiàn)狀17-19
• 1.5 本文的研究內(nèi)容、方法和結構安排19-22
• 1.5.1 本文的研究內(nèi)容19-20
• 1.5.2 本文的研究方法20-22
• 2 投資決策理論及方法研究22-27
• 2.1 投資決策基本概念22-23
• 2.2 投資決策的內(nèi)容23-24
• 2.3 異質(zhì)多屬性決策應用于投資決策中的必要性和可行性分析24
• 2.4 P2P網(wǎng)絡借貸平臺投資決策風險評估指標的選取原則24-25
• 2.5 本文指標體系選取25-27
• 3 異質(zhì)多屬性群決策理論和方法27-38
• 3.1 異質(zhì)多屬性群決策理論介紹27
• 3.2 異質(zhì)多屬性群決策基本概念和定義27-35
• 3.3 基于偏度的異質(zhì)多屬性決策35-38
• 3.3.1 基于偏度的異質(zhì)多屬性決策方法描述35
• 3.3.2 基于偏度的異質(zhì)多屬性決策方法35-38
• 4 基于擴展的ELECTRE III異質(zhì)多屬性群決策38-47
• 4.1 ELECTRE介紹38-41
• 4.2 屬性和專家權重的確定41-45
• 4.2.1 基于粗糙集理論的屬性權重的確定41-43
• 4.2.2 基于類TOPSIS方法專家權重的確定43-45
• 4.3 基于擴展的ELECTRE III異質(zhì)多屬性群決策方法45-47
• 5 紅嶺創(chuàng)投項目投資實例分析47-56
• 5.1 問題背景描述47-48
• 5.2 基于擴展的ELECTRE III方法決策過程48-53
• 5.3 與基于偏度異質(zhì)多屬性決策方法比較和分析53-55
• 5.3.1 與基于偏度異質(zhì)多屬性決策方法比較53-55
• 5.3.2 與基于偏度異質(zhì)多屬性決策方法比較分析55
• 5.4 本章小結55-56
• 6 結論與展望56-58
• 6.1 全文總結56-57
• 6.2 研究展望57-58
• 參考文獻58-64
• 附錄64-65
• 致謝65-66

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本文編號：556862