当前位置:主页 > 经济论文 > 国际贸易论文 >

应用大数据技术控制P2P网贷风险问题研究

发布时间:2018-05-19 14:58

  本文选题:P2P网贷平台 + 风险控制 ; 参考:《郑州大学》2017年硕士论文


【摘要】:P2P网络贷款行业近几年发展迅猛,各项指标的增长速度与贷款规模大大超出了人们的想象。这是互联网金融的伟大创新,也是我国民间借贷市场的蜕变与升华。P2P网络贷款不同于传统金融市场的运作模式,它打破了银行等大型金融机构对市场资金、融资渠道和融资对象的垄断;通过互联网平台,一方面运用信贷风险防控技术鉴别贷款企业或个人信用状况,另一方面将鉴别后的结果公之于众,配合适当的贷款利率推荐给拥有闲散资金的出借人,直接打通了借贷双方借贷过程中的壁垒。P2P网络贷款的产生,更加充分的运用了全社会的闲散资金,提高了资金使用率;另外,也为大多数中、低产阶级家庭或个人找到了比股市、楼市更加安全,比银行存款收益更高的理财渠道;同时,对于不能够从大型金融机构获得贷款的中小企业、特别是小微企业,P2P网贷行业的产生为他们提供了融资渠道,促进了中小微企业的发展,具备了普惠金融的意义。然而在P2P网贷平台疯狂生长的背后,却是风险事件频繁产生,诈骗、跑路、资金链断裂等事件大量发生。仅仅在2017年2月一个月期间,出现的问题平台数就达到54家,从2016年3月到2017年2月,新增问题平台数为1576家,截至2017年2月底,全行业累计问题平台数达到3555家,而行业存活平台仅为2335家。无论是商业银行还是P2P网贷平台,风险管理都是其长期、稳定发展的核心。在近几年出现问题的平台中,除了部分恶意跑路的诈骗平台外,出现了大量资金链断裂、资金流动性不足以至无法兑付、平台不良贷款过高和平台杠杆率过高等问题,这是对P2P网贷平台风险管理能力的考验。可惜的是P2P网贷平台的测试结果并不理想,传统风险管理技术受到了严峻的挑战。于是,行业从业人员以及学术界人士将目光投向了大数据技术,结合先进的国际风险管理理念,将大数据技术引入风控管理。第一,这是跟上时代技术发展的要求。第二,这是跟上同业技术应用进程的要求。第三,这是应对复杂风险形势的要求。这是自然的演进,是大势所趋。首先通过对P2P网贷行业问题平台的分析,并结合大量问题平台的案例进行研究,总结出我国P2P网贷行业存在的风险;其次,对比传统风险管理技术与大数据技术,分析大数据技术在风险管理中的作用机理;再次,通过建立三方信贷模型,把非大数据环境信贷模型与大数据环境信贷模型进行比较分析,得出大数据技术能有效控制P2P网贷平台信用风险的结论;最后,结合当下大数据技术在行业中的应用及困境,提出合理建议。不仅丰富了理论界研究成果,同时给予了P2P网贷平台一定的指导。
[Abstract]:P2P network loan industry has developed rapidly in recent years. This is a great innovation in Internet finance, and it is also the transformation and sublimation of the private lending market in our country. P2P network loans are different from the operation mode of the traditional financial market. It has broken the market capital of large financial institutions such as banks. Monopoly of financing channels and financing objects; through Internet platforms, on the one hand, credit risk prevention and control technology is used to identify the credit status of loan enterprises or individuals, on the other hand, the results of the identification are made public. With the appropriate loan interest rate recommended to the lender with idle funds, directly through the lending process of both sides of the barrier. P2P network loans, more fully use the idle funds of the whole society, improve the utilization rate of funds; In addition, for the majority of middle-class, lower-class families or individuals, they have found financial channels that are safer than the stock market, the property market, and higher returns on bank deposits; at the same time, for small and medium-sized enterprises that cannot obtain loans from large financial institutions, Especially, the emergence of P2P network loan industry of small and micro enterprises provides them with financing channels, promotes the development of small and medium-sized enterprises, and has the significance of inclusive finance. However, behind the frenzied growth of P2P network loan platform, there are a large number of incidents such as frequent occurrence of risk events, fraud, runaway, fund chain breakage and so on. In the month of February 2017 alone, the number of problem platforms has reached 54. From March 2016 to February 2017, there were 1576 new problem platforms. By the end of February 2017, the total number of problem platforms in the industry had reached 3555. And industry survival platform is only 2335. Whether commercial banks or P2P network loan platform, risk management is the core of its long-term and stable development. Among the platforms that have encountered problems in recent years, in addition to some malicious fraud platforms, a large number of capital chains have broken, funds are too illiquid to be paid, non-performing loans on the platform are too high and the leverage ratio of the platform is too high. This is to P2P network loan platform risk management ability test. Unfortunately, the test results of P2P network loan platform are not ideal, and the traditional risk management technology has been severely challenged. As a result, industry practitioners and academics have turned their attention to big data technology, and combined with advanced international risk management concept, big data technology has been introduced into wind control management. First, this is the need to keep up with the technological development of the times. Second, this is to keep up with the technical application process of the same industry requirements. Third, this is the need to deal with complex risk situations. This is the evolution of nature and the trend of the times. Firstly, by analyzing the problem platform of P2P network loan industry, and combining with a large number of case studies on the problem platform, summarize the risk of P2P network loan industry in China. Secondly, compare the traditional risk management technology with big data technology. The function mechanism of big data technology in risk management is analyzed. Thirdly, the non-big data environmental credit model and the big data environmental credit model are compared and analyzed by establishing a three-party credit model. The conclusion is that big data technology can effectively control the credit risk of P2P network loan platform. Finally, combining with the current application and dilemma of big data technology in the industry, reasonable suggestions are put forward. It not only enriches the theoretical research results, but also gives some guidance to P2P network loan platform.
【学位授予单位】:郑州大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:F832.4;F724.6

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 ;中国大数据技术市场 未来5年复合增长率将达50%[J];金卡工程;2012年11期

2 ;2013年企业将大规模投资大数据技术[J];通讯世界;2013年06期

3 谢国忠;;大数据正在改造企业[J];企业管理;2013年07期

4 梁春丽;;英国政府尝鲜大数据技术[J];金融科技时代;2013年06期

5 孙中东;;大数据技术应用与银行信用评级体系创新之探[J];金融电子化;2013年11期

6 张平;;数据是未来企业的首要资源——访北京瑞斯泰得数据技术开发有限公司总经理苏立民[J];企业管理;2013年05期

7 秦建秀;;大数据一定需要大投入吗?[J];软件和信息服务;2012年06期

8 王辉;;大数据技术在高速公路逃费稽查工作中的应用[J];中国交通信息化;2014年S1期

9 ;大数据视角[J];电视工程;2013年04期

10 吴辉;云萍;;利用大数据技术为企业创造价值[J];财务与会计(理财版);2014年05期

相关会议论文 前10条

1 ;北京京南航天数据技术有限公司[A];第十二届全国实验力学学术会议论文摘要集[C];2009年

2 徐子伟;张陈斌;陈宗海;;大数据技术概述[A];系统仿真技术及其应用学术论文集(第15卷)[C];2014年

3 梁达;王涛;郑为东;杨柳;;浅析P2P网络存储[A];广西计算机学会——2004年学术年会论文集[C];2004年

4 梁达;王涛;郑为东;杨柳;;浅析P2P网络存储[A];广西计算机学会2004年学术年会论文集[C];2004年

5 徐向阳;吴晓峰;;P2P网络中证书库系统的研究与设计[A];2008'中国信息技术与应用学术论坛论文集(二)[C];2008年

6 蔡瑞媛;温小霓;;现代信用借贷的创新模式:P2P网络借贷平台[A];第九届中国软科学学术年会论文集(下册)[C];2013年

7 贾丽;严f^隽;李聿渊;尹航;;大数据技术在指挥信息系统中的应用研究[A];2014第二届中国指挥控制大会论文集(下)[C];2014年

8 李钧;王新;;P2P存储网络中的冗余维持[A];第15届全国信息存储技术学术会议论文集[C];2008年

9 赵靖;邓倩妮;;Segment Storage System:基于P2P的网络存储服务(英文)[A];2006年全国开放式分布与并行计算机学术会议论文集(三)[C];2006年

10 李忠;李姗姗;韩莹;;地震监测大数据技术研究框架[A];大数据、云计算与地球物理应用研讨活动论文摘要集[C];2014年

相关重要报纸文章 前10条

1 记者 刘石磊;英国大数据技术应用获突破 瓶颈等问题尚待解决[N];经济参考报;2013年

2 中国证券投资基金业协会 王苇航;英国投资“大数据”能带来大收益吗[N];中国财经报;2013年

3 姜念云;以大数据技术促文化资源管理[N];中国文化报;2013年

4 本报记者 王娟;用大数据技术再造企业“外脑”[N];中国计算机报;2013年

5 陶翔 罗天雨;大数据技术的发展历程及其演化趋势[N];科技日报;2014年

6 记者 张兰;运用大数据技术推进保险业创新发展[N];金融时报;2014年

7 记者 李利军;巨细公司以纺织大数据技术打造共赢圈[N];中国纺织报;2014年

8 李倩;数据技术让保险更精彩[N];金融时报;2014年

9 北京大学教育学院副院长 教育技术系主任 尚俊杰;大数据技术下,如何报志愿?[N];光明日报;2014年

10 本报记者 陈鹏;改变生活,它真无所不能?[N];大连日报;2013年

相关博士学位论文 前10条

1 李梦然;P2P网络借贷投资者的信息识别与行为偏差[D];清华大学;2014年

2 刘绘;我国P2P网络借贷的风险与监管研究[D];天津财经大学;2015年

3 TO MINH HUONG(苏明香);中国P2P借贷平台发展及对越南的借鉴研究[D];青岛大学;2017年

4 刘姗姗;基于P2P的大规模分布式虚拟现实系统设计中若干问题的研究[D];中国科学技术大学;2008年

5 张冶江;主动P2P蠕虫的检测与防御技术研究[D];华中科技大学;2009年

6 曹旭斌;P2P在线借贷平台社会资本测量及作用问题研究[D];西南财经大学;2013年

7 杨磊;针对P2P节点不合作行为的信任与激励机制研究[D];电子科技大学;2012年

8 王卫东;单源P2P组播的系统安全研究[D];华中科技大学;2011年

9 万校基;网络借贷(P2P)平台的成长模型研究[D];大连理工大学;2013年

10 刘孝男;移动P2P网络中基于方向搜索算法的研究[D];吉林大学;2010年

相关硕士学位论文 前10条

1 李宪;应用大数据技术控制P2P网贷风险问题研究[D];郑州大学;2017年

2 段德珂;技术哲学视野下大数据技术研究[D];武汉理工大学;2014年

3 陈敏伟;大数据技术在铁路货运电子商务系统中的基本应用研究[D];西南交通大学;2015年

4 李虎;大数据技术在卫星运控中应用探索[D];中国科学院研究生院(空间科学与应用研究中心);2015年

5 王二朋;大数据技术和案例推理在城市建设审批中的研究与应用[D];浙江大学;2015年

6 李安增;基于大数据技术的环境质量监测系统的设计与实现[D];中国科学院研究生院(沈阳计算技术研究所);2015年

7 李隆帜;基于大数据技术的MOOC教学质量评测系统[D];大连理工大学;2015年

8 赵毅;大数据技术对新闻业务的影响研究[D];大连理工大学;2015年

9 杨光;百事公司大数据技术应用及实施管理研究[D];天津财经大学;2014年

10 孔祥瑞;基于大数据技术的清帐单系统设计与实现[D];南京大学;2014年



本文编号:1910545

资料下载
论文发表

本文链接:https://www.wllwen.com/jingjilunwen/guojimaoyilunwen/1910545.html


Copyright(c)文论论文网All Rights Reserved | 网站地图 |

版权申明:资料由用户6cff0***提供,本站仅收录摘要或目录,作者需要删除请E-mail邮箱bigeng88@qq.com