基于偏好度的P2P网贷投资混合多属性决策研究
发布时间：2021-10-23 16:29
P2P网贷平台经历了问题平台集中暴发时期后,目前已进入合规检查并整改备案时期,增加了投资者在网贷平台进行投资理财的信心。加之现在越来越多的网贷平台广告充斥着人们的眼球,吸引了众多投资者跃跃欲试。然而,P2P网贷平台的投资者必然面临着投资项目的选择问题。虽然现在大多P2P网贷平台会先对借款者进行审核,再将审核通过的网贷项目在平台进行发布,但借款人违约的情况仍无法完全避免。因此,如何指导投资者识别出信用程度较高的借款人以及优质的投资项目,并进行投资决策,具有极其重要的研究意义。首先,对P2P网贷投资的国内外研究现状进行了综述,并介绍了P2P网贷投资和多属性决策的相关理论。其次,分析了基于偏好度的混合多属性决策方法。首先对偏好度进行分析,给出各属性值偏好度与属性权重的计算方法,然后通过偏好度的聚合算法计算出各方案的总体偏好度,从而得到各方案最终得分,得分最高的方案即为最优选择。再次,建立基于偏好度的P2P网贷投资混合多属性决策模型。首先对P2P网贷项目的基本信息进行分析,建立P2P网贷项目指标体系,然后从指标体系中选取影响因素较大的6个指标作为P2P网贷投资问题中的决策指标。最后依据基于偏好...
【文章来源】：燕山大学河北省
【文章页数】：79 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
投标者性别与年龄分布图
-14-图 2-3 投资人综合分析(3)网贷平台的投资者多为中低收入人群。从投资人年收入分析图中可以看到，投资者年收入大多集中在 5 万到 10 万之间，年收入在 10 万到 20 万之间的投资者占比 25%，这类中低收入人群之所以成为网贷投资的主力军，主要是因为他们的收入属于中低水平，恰恰符合网贷平台投资门槛低、资金回笼快的特点。相比于银行理财产品动辄上万元的起投点，网贷平台的投资门槛明显较低，且借款人的借款期限多为 12 个月、24 个月，最多 36 个月，资金回收较快，利率较高，非常适合中低收入人群进行投资。(4)网贷平台投资者对收益率要求普遍偏高。从投资人预期收益率分析图中可知，在网贷平台投资者中，绝大多数人对收益率的预期为 18%以上，其中，超过 1/3 的投资者的预期收益率高达 36%以上，而只有 3%的人对收益率的预期在 18%以下。但是，
图 5-1 人人贷运作模式示意图贷对借款人信息的审批流程为：借款人在人人贷平台提出借款人的各项信息数据发送至审批系统，通过对借款人的各项信息评价之后，给出最终的审批结果，具体审批流程如图 5-2 所示约欺诈风险的借款人信息将被送至反欺诈部门进行反欺诈调查为，将把此借款人列入黑名单；其余通过审核的借款人及其借布于人人贷平台供投资者进行选择。受理数据处理预检审核评分及额度策略
【参考文献】：
期刊论文
[1]低碳视角下混合多属性决策的物流园区选址方法[J]. 李佳洋,王丹,刘洲,戴祥. 沈阳大学学报(自然科学版). 2018(02)
[2]基于期望效用理论的P2P网络借贷市场散标投资者出资偏好实证分析[J]. 单娅军,曹洁,黄健青. 上海立信会计金融学院学报. 2018(02)
[3]信息不对称下互联网金融的柠檬困境——以P2P网络借贷市场为例[J]. 孙小明. 商业经济研究. 2017(22)
[4]基于P2P的互联网金融品牌价值测定研究[J]. 肖佳,李伟. 海南金融. 2017(10)
[5]声誉信号传递与P2P网络借贷平台逆向选择约束研究[J]. 黄晓红,樊艳甜,吕睿. 郑州轻工业学院学报(社会科学版). 2017(03)
[6]P2P平台出借人投资决策研究[J]. 王辛未,姜睿思. 上海管理科学. 2017(03)
[7]描述性信息对借款人逾期率的影响研究——基于P2P网络借贷平台的分析[J]. 陈清,林峰润. 宏观经济研究. 2017(03)
[8]投资者素质对投资成效的影响研究——基于人人贷借贷数据的分析[J]. 郭梦男,黄文彬. 福建江夏学院学报. 2017(01)
[9]基于熵权灰色关联TOPSIS法的涉农P2P网贷项目优选研究[J]. 许楠,罗蕾,李蕾红. 数学的实践与认识. 2017(03)
[10]网贷市场中投资决策的模仿效应[J]. 姚博,魏玮,魏艺明. 财经问题研究. 2017(02)
硕士论文
[1]基于BP神经网络的P2P网贷借款人信用评价研究[D]. 张远.贵州财经大学 2017
[2]基于P2P网络借贷平台的投资人决策研究[D]. 李鹏翔.北京交通大学 2017
[3]中国P2P网贷市场羊群行为的研究[D]. 王剑.山东大学 2016
[4]P2P网络借贷平台信息披露特征及其对投资者行为影响研究[D]. 袁海华.浙江财经大学 2016
[5]基于ELECTRE的异质多属性群决策及其在P2P网贷平台投资决策中应用[D]. 余宣江.江西财经大学 2015
本文编号：3453515
【文章来源】：燕山大学河北省
【文章页数】：79 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
投标者性别与年龄分布图
-14-图 2-3 投资人综合分析(3)网贷平台的投资者多为中低收入人群。从投资人年收入分析图中可以看到，投资者年收入大多集中在 5 万到 10 万之间，年收入在 10 万到 20 万之间的投资者占比 25%，这类中低收入人群之所以成为网贷投资的主力军，主要是因为他们的收入属于中低水平，恰恰符合网贷平台投资门槛低、资金回笼快的特点。相比于银行理财产品动辄上万元的起投点，网贷平台的投资门槛明显较低，且借款人的借款期限多为 12 个月、24 个月，最多 36 个月，资金回收较快，利率较高，非常适合中低收入人群进行投资。(4)网贷平台投资者对收益率要求普遍偏高。从投资人预期收益率分析图中可知，在网贷平台投资者中，绝大多数人对收益率的预期为 18%以上，其中，超过 1/3 的投资者的预期收益率高达 36%以上，而只有 3%的人对收益率的预期在 18%以下。但是，
图 5-1 人人贷运作模式示意图贷对借款人信息的审批流程为：借款人在人人贷平台提出借款人的各项信息数据发送至审批系统，通过对借款人的各项信息评价之后，给出最终的审批结果，具体审批流程如图 5-2 所示约欺诈风险的借款人信息将被送至反欺诈部门进行反欺诈调查为，将把此借款人列入黑名单；其余通过审核的借款人及其借布于人人贷平台供投资者进行选择。受理数据处理预检审核评分及额度策略
【参考文献】：
期刊论文
[1]低碳视角下混合多属性决策的物流园区选址方法[J]. 李佳洋,王丹,刘洲,戴祥. 沈阳大学学报(自然科学版). 2018(02)
[2]基于期望效用理论的P2P网络借贷市场散标投资者出资偏好实证分析[J]. 单娅军,曹洁,黄健青. 上海立信会计金融学院学报. 2018(02)
[3]信息不对称下互联网金融的柠檬困境——以P2P网络借贷市场为例[J]. 孙小明. 商业经济研究. 2017(22)
[4]基于P2P的互联网金融品牌价值测定研究[J]. 肖佳,李伟. 海南金融. 2017(10)
[5]声誉信号传递与P2P网络借贷平台逆向选择约束研究[J]. 黄晓红,樊艳甜,吕睿. 郑州轻工业学院学报(社会科学版). 2017(03)
[6]P2P平台出借人投资决策研究[J]. 王辛未,姜睿思. 上海管理科学. 2017(03)
[7]描述性信息对借款人逾期率的影响研究——基于P2P网络借贷平台的分析[J]. 陈清,林峰润. 宏观经济研究. 2017(03)
[8]投资者素质对投资成效的影响研究——基于人人贷借贷数据的分析[J]. 郭梦男,黄文彬. 福建江夏学院学报. 2017(01)
[9]基于熵权灰色关联TOPSIS法的涉农P2P网贷项目优选研究[J]. 许楠,罗蕾,李蕾红. 数学的实践与认识. 2017(03)
[10]网贷市场中投资决策的模仿效应[J]. 姚博,魏玮,魏艺明. 财经问题研究. 2017(02)
硕士论文
[1]基于BP神经网络的P2P网贷借款人信用评价研究[D]. 张远.贵州财经大学 2017
[2]基于P2P网络借贷平台的投资人决策研究[D]. 李鹏翔.北京交通大学 2017
[3]中国P2P网贷市场羊群行为的研究[D]. 王剑.山东大学 2016
[4]P2P网络借贷平台信息披露特征及其对投资者行为影响研究[D]. 袁海华.浙江财经大学 2016
[5]基于ELECTRE的异质多属性群决策及其在P2P网贷平台投资决策中应用[D]. 余宣江.江西财经大学 2015
本文编号：3453515
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