P2P网贷借款人信用风险评估
发布时间：2021-05-14 16:31
P2P网络借款是将互联网和民间借贷相结合产生的一种新型金融模式。它的特点就是借款人与出借人以网络信贷公司作为媒介,在借贷的过程中,资料、合同以及手续等全部通过互联网实现。近年来,P2P网络借贷在我国发展十分的迅速,因为它不仅能够满足个人资金需求,还能提高社会闲散资金的利用率。P2P网络借贷是一个非常依赖征信体系以及数据分析处理的业务,西方国家的P2P网络借贷平台与征信系统相对接,借款人的征信数据比较准确、全面,可以直接通过线上决定是否放款。由于我国的征信系统尚未完善且没有与网络借贷平台对接,使我国P2P网络借贷平台的坏账率居高不下。不少平台也因此倒闭或者跑路,使出借人的资金血本无归,造成非常恶劣的社会影响。因此寻找一个适用于网络借贷平台的个人信用风险评估方法是一个亟待解决的问题。本文首先阐述了研究借贷人信用风险的原因以及研究的意义,接着介绍了P2P网络借贷,包括它的发展史和借贷人个人信用风险产生的原因。然后在常见网络借贷平台评估指标体系的基础上,建立了包含借款周期、学历、月均收入、公司规模、单位类型、房产情况、车产情况、婚姻状况、职位、工作时间、年龄、申请借款笔数、成功借款笔数以及已还...
【文章来源】：西华师范大学四川省
【文章页数】：38 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究的背景及意义
1.1.1 研究的背景
1.1.2 研究的意义
1.2 P2P网络借贷借款人信用风险评估模型国内外研究综述
1.2.1 借款人信用风险评估体系影响因素相关研究
1.2.2 P2P网络借贷借款人信用风险评估模型
1.3 本文的研究内容和结构
第2章 相关概念及理论
2.1 P2P网络借贷平台介绍
2.1.1 我国P2P网络借贷平台发展史
2.2 P2P网络借贷借款人个人信用风险产生的原因
2.3 常见的个人信用风险评估方法
2.4 P2P网络借贷借款人个人信用风险的评估指标的建立
2.4.1 评估指标建立原则
2.4.2 国内主流P2P网络借贷平台借款人个人信用风险评估指标体系
2.5 本文个人信用风险评估的指标体系建立
2.5.1 本文个人信用风险评估指标介绍
2.5.2 本文评估指标赋值
第3章 基于决策树支持向量机的网贷借款人信用等级多分类研究
3.1 引言
3.2 支持向量机介绍
3.3 决策树支持向量机多分类模型构建
3.4 实例分析
3.5 结论
第4章 基于熵权-TOPSIS法的网贷借款人信用风险排序研究
4.1 引言
4.2 指标权重的确定
4.3 基于TOPSIS法的个人信用评估模型
4.4 实例分析
4.5 结论
第5章 总结与展望
5.1 全文总结
5.2 本文研究的不足
5.3 研究展望
参考文献
致谢
在学期间的科研情况
【参考文献】：
期刊论文
[1]大数据背景下个人信用评估体系建设和评估模型构建[J]. 张晨,万相昱. 征信. 2019(10)
[2]基于SVM-Logistic组合模型的P2P借款者信用风险评估——以微贷网为例[J]. 都红雯,卢孝伟. 生产力研究. 2018(10)
[3]贷款期限结构对小额贷款公司可持续发展的影响——以山东省为例[J]. 胡金焱,张强. 理论学刊. 2018(01)
[4]P2P网贷平台借款人信用风险影响因素研究[J]. 董文奎. 时代金融. 2017(02)
[5]金融监管与中国P2P网贷的发展及异化[J]. 吴宇阳. 经营管理者. 2016(31)
[6]我国P2P平台违约风险的实证研究[J]. 周菁,赵子健,赵旭. 价格理论与实践. 2016(05)
[7]网络安全态势感知及其相关技术[J]. 易静. 网络安全技术与应用. 2016(02)
[8]P2P网贷平台风险评价指标研究——基于层次分析法[J]. 张巧良,张黎. 南京审计学院学报. 2015(06)
[9]基于Logistic模型的商业银行个人消费信贷风险评估研究[J]. 张国政,陈维煌,刘呈辉. 金融理论与实践. 2015(03)
[10]我国P2P网络借贷信用风险影响因素研究——基于排序选择模型的实证分析[J]. 肖曼君,欧缘媛,李颖. 财经理论与实践. 2015(01)
博士论文
[1]我国P2P网络借贷平台的竞争策略研究[D]. 刘力菡.北京邮电大学 2019
[2]我国P2P网络借贷借款人信用风险研究[D]. 郑彦彦.河南大学 2016
硕士论文
[1]基于多个分类模型的P2P借款人信贷风险评估研究[D]. 王敏佳.浙江工商大学 2018
[2]基于MCDM的分类模型评价与SMOTEBagging模型改进[D]. 李辉.电子科技大学 2017
[3]P2P网贷平台的借款人信用评估研究[D]. 朱文倩.北京交通大学 2017
[4]基于BP神经网络的P2P网贷借款人信用评估[D]. 侯宇.河南财经政法大学 2017
[5]基于Logistic回归模型的P2P网络借贷平台借款人信用风险评估研究[D]. 喻光丽.兰州大学 2017
[6]P2P网络借贷借款人信用风险评估指标研究[D]. 李帅.对外经济贸易大学 2016
[7]基于P2P网络借贷平台的借款人信用风险评估应用研究[D]. 唐国雷.上海工程技术大学 2016
[8]基于P2P网贷平台特点的信用体系实证研究[D]. 段昊.北京邮电大学 2015
本文编号：3185971
【文章来源】：西华师范大学四川省
【文章页数】：38 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究的背景及意义
1.1.1 研究的背景
1.1.2 研究的意义
1.2 P2P网络借贷借款人信用风险评估模型国内外研究综述
1.2.1 借款人信用风险评估体系影响因素相关研究
1.2.2 P2P网络借贷借款人信用风险评估模型
1.3 本文的研究内容和结构
第2章 相关概念及理论
2.1 P2P网络借贷平台介绍
2.1.1 我国P2P网络借贷平台发展史
2.2 P2P网络借贷借款人个人信用风险产生的原因
2.3 常见的个人信用风险评估方法
2.4 P2P网络借贷借款人个人信用风险的评估指标的建立
2.4.1 评估指标建立原则
2.4.2 国内主流P2P网络借贷平台借款人个人信用风险评估指标体系
2.5 本文个人信用风险评估的指标体系建立
2.5.1 本文个人信用风险评估指标介绍
2.5.2 本文评估指标赋值
第3章 基于决策树支持向量机的网贷借款人信用等级多分类研究
3.1 引言
3.2 支持向量机介绍
3.3 决策树支持向量机多分类模型构建
3.4 实例分析
3.5 结论
第4章 基于熵权-TOPSIS法的网贷借款人信用风险排序研究
4.1 引言
4.2 指标权重的确定
4.3 基于TOPSIS法的个人信用评估模型
4.4 实例分析
4.5 结论
第5章 总结与展望
5.1 全文总结
5.2 本文研究的不足
5.3 研究展望
参考文献
致谢
在学期间的科研情况
【参考文献】：
期刊论文
[1]大数据背景下个人信用评估体系建设和评估模型构建[J]. 张晨,万相昱. 征信. 2019(10)
[2]基于SVM-Logistic组合模型的P2P借款者信用风险评估——以微贷网为例[J]. 都红雯,卢孝伟. 生产力研究. 2018(10)
[3]贷款期限结构对小额贷款公司可持续发展的影响——以山东省为例[J]. 胡金焱,张强. 理论学刊. 2018(01)
[4]P2P网贷平台借款人信用风险影响因素研究[J]. 董文奎. 时代金融. 2017(02)
[5]金融监管与中国P2P网贷的发展及异化[J]. 吴宇阳. 经营管理者. 2016(31)
[6]我国P2P平台违约风险的实证研究[J]. 周菁,赵子健,赵旭. 价格理论与实践. 2016(05)
[7]网络安全态势感知及其相关技术[J]. 易静. 网络安全技术与应用. 2016(02)
[8]P2P网贷平台风险评价指标研究——基于层次分析法[J]. 张巧良,张黎. 南京审计学院学报. 2015(06)
[9]基于Logistic模型的商业银行个人消费信贷风险评估研究[J]. 张国政,陈维煌,刘呈辉. 金融理论与实践. 2015(03)
[10]我国P2P网络借贷信用风险影响因素研究——基于排序选择模型的实证分析[J]. 肖曼君,欧缘媛,李颖. 财经理论与实践. 2015(01)
博士论文
[1]我国P2P网络借贷平台的竞争策略研究[D]. 刘力菡.北京邮电大学 2019
[2]我国P2P网络借贷借款人信用风险研究[D]. 郑彦彦.河南大学 2016
硕士论文
[1]基于多个分类模型的P2P借款人信贷风险评估研究[D]. 王敏佳.浙江工商大学 2018
[2]基于MCDM的分类模型评价与SMOTEBagging模型改进[D]. 李辉.电子科技大学 2017
[3]P2P网贷平台的借款人信用评估研究[D]. 朱文倩.北京交通大学 2017
[4]基于BP神经网络的P2P网贷借款人信用评估[D]. 侯宇.河南财经政法大学 2017
[5]基于Logistic回归模型的P2P网络借贷平台借款人信用风险评估研究[D]. 喻光丽.兰州大学 2017
[6]P2P网络借贷借款人信用风险评估指标研究[D]. 李帅.对外经济贸易大学 2016
[7]基于P2P网络借贷平台的借款人信用风险评估应用研究[D]. 唐国雷.上海工程技术大学 2016
[8]基于P2P网贷平台特点的信用体系实证研究[D]. 段昊.北京邮电大学 2015
本文编号：3185971
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