基于BP神经网络模型的中国P2P借款人信用风险评估研究

发布时间：2017-03-28 15:03

  本文关键词：基于BP神经网络模型的中国P2P借款人信用风险评估研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：P2P网络信贷是基于网络平台的个人对个人直接借贷模式,自从进入我国以后迅速发展,截至2015年3月全国P2P网络信贷公司已达上千家,行业历史累计成交量近5000亿元。P2P作为一种新型的的互联网借贷模式在发展中暴露出较多问题,其风险管理能力远低于传统的商业银行,所面临的最大风险就是信用风险。 首先,论文从信用风险角度的出发,从P2P网络信贷的运作模式入手,对P2P网络信贷中借款人这一角色的信用风险进行了分析。 其次,介绍了BP神经网络模型的基本原理、算法特点,分析了BP神经网络模型在P2P网贷借款人信用风险评估的适用性。 再次,在传统小额借贷风险管理理论及相应模型的基础上,对文献研究和回顾,参考建设银行的个人信用评估指标体系,对影响P2P网络借款人信用风险的因素进行分析并加入了P2P网络信贷特有的风险因素,基于数据的可用性对相应指标进行了增添和剔除,建立了中国P2P借款人的信用风险评估指标体系。确定了BP神经网络模型的基本结构并建立了BP神经网络评价模型。 最后从拍拍贷、365易贷等P2P平台选取108个借款人作为仿真实验的样本数据。运用Matlab进行网络的训练和仿真,比较准确地评估出了借款人信用风险等级,证明模型具备了对P2P网络信贷借款人信用的预测评估能力。根据研究的结论和指标体系选取过程中的思考,提出了一些有利于P2P借款人信用风险评估的建议。
【关键词】：P2P 神经网络 信用风险
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F832.4;F724.6;TP183
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-8
• 目录8-10
• 1 引言10-17
• 1.1 研究背景与意义10-11
• 1.1.1 研究背景10-11
• 1.1.2 研究意义11
• 1.2 文献综述11-15
• 1.2.1 国外研究综述11-14
• 1.2.2 国内研究综述14-15
• 1.2.3 国内外研究评述15
• 1.3 研究思路与技术路线15-17
• 2 中国P2P网络信贷风险分析及BP神经网络模型17-23
• 2.1 中国P2P网络信贷风险分析17-20
• 2.1.1 P2P网络信贷的运作模式17-18
• 2.1.2 P2P网络信贷的运作特征18-19
• 2.1.3 P2P网络信贷中借款人信用风险分析19-20
• 2.2 BP神经网络模型20-22
• 2.2.1 BP神经网络模型简介20
• 2.2.2 BP神经网络模型的算法介绍20-22
• 2.2.3 BP神经网络模型对P2P借款人风险评估的适用性分析22
• 2.3 本章小结22-23
• 3 中国P2P借款人信用风险评估指标体系23-31
• 3.1 国内外P2P网络信贷借款人信用风险评估现状23-24
• 3.2 传统个人信贷风险评估体系24-26
• 3.3 P2P网络信贷与传统个人信贷风险的对比分析26-27
• 3.4 P2P网贷借款人风险评估指标体系的建立27-30
• 3.5 本章小结30-31
• 4 基于BP神经网络模型的中国P2P借款人信用风险评估模型31-38
• 4.1 评估指标的量化处理31-35
• 4.2 BP神经网络模型结构设计35-36
• 4.3 BP神经网络模型的学习训练36-37
• 4.4 BP神经网络模型的评价步骤37
• 4.5 本章小结37-38
• 5 实例验证38-45
• 5.1 数据的收集与处理38-39
• 5.2 模型结构39
• 5.3 模型仿真39-44
• 5.3.1 训练过程及结果39-42
• 5.3.2 仿真过程及结果42-43
• 5.3.3 仿真结果分析43-44
• 5.4 BP神经网络的应用探讨44
• 5.5 本章小结44-45
• 6 总结与展望45-47
• 6.1 主要研究结论45
• 6.2 展望45-47
• 参考文献47-50
• 附录A50-52
• 附录B52-55
• 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果55-57
• 学位论文数据集57

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前9条

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本文编号：272475