基于BP神经网络的网贷平台风险评价研究
发布时间：2021-01-27 04:24
近年来,随着互联网技术的迅猛发展,互联网金融作为一种新的金融形势逐渐走进了人们的视野并受到人们的欢迎,基于广阔的需求市场,P2P网贷平台以一种野蛮姿态开始扩张,但一家又一家网贷平台诞生的对立面,是更多网贷平台的爆雷死去。观察网贷平台爆雷原因,存在一些公司浑水摸鱼,利用P2P的大热进行非法集资、骗贷跑路的现象,也有一些公司自身风险控制不到位,未能很好控制资金质量及流动性,在挤兑中发生资金链断裂导致破产。P2P的发展的确给我们带来了很多便利,但其隐含的巨大风险性也绝不能忽视,爆雷现象如此严峻,如何识别网贷平台风险并对其进行控制已迫在眉睫。因此,对网贷平台进行风险评价,将其概率化、模型化,对P2P行业的健康发展具有现实意义。基于以上背景,本文明确需研究的问题,即探究如何对网贷平台实现准确客观的风险评价,探究网贷平台风险评价指标体系构建的科学性及BP神经网络应用于网贷平台风险评价的适用性。网贷平台风险评价指标体系构建上,目前学术界未形成统一的构建规则,本文借鉴传统银行行业常用的ROCA评级法,结合网贷平台自身风险构成,构建了网贷平台风险评价指标体系,该体系包含5个一级指标,16个二级指标。一级...
【文章来源】：北京交通大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：65 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１－２网贷平台数量变化图??Ｆｉｇｕｒｅ?１－２?Ｏｎｌｉｎｅ?ｌｏａｎ?ｐｌａｔｆｏｒｍ?ｑｕａｎｔｉｔｙ?ｃｈａｎｇｅ?ｃｈａｒｔ??
Ｊａｎ－１５?Ｊｕｎ－１５?Ｎｏｖ－１５?Ａｐｒ－１６?Ｓｅｐ－１６?Ｆｅｂ－１７?Ｊｕｌ－１７?Ｄｅｃ－１７?Ｍａｙ－１８?Ｍａｒ－１９?Ｊａｎ－１９??新塯平台数Ｍ问题平台数々？?’?ＩＩ常平台数??图１－２网贷平台数量变化图??Ｆｉｇｕｒｅ?１－２?Ｏｎｌｉｎｅ?ｌｏａｎ?ｐｌａｔｆｏｒｍ?ｑｕａｎｔｉｔｙ?ｃｈａｎｇｅ?ｃｈａｒｔ??细致观察问题平台数据，如图１－３，我们可以看到野蛮扩张隐藏的风险一直??潜伏，平台的爆雷不是近期才出现的，早至１５年，大量平台爆雷就己经开始。??伴随着网贷行业的“虚假”繁荣，由于法治不健全以及网贷行业混杂大量滥竽充数??的企业，Ｐ２Ｐ的风险爆发也一直在持续。如图所示，由数据统计２０１５年爆发问??题的网贷平台有１０２２家，２０１６年爆发问题的网贷平台有１４３３家，２０１７年９１９??家，２０１８年１２６０家，截止到２０１９年１月，问题平台数量已达５１５家，由数据??统计可以看到，网贷平台的爆雷不是近期才开始的，而是一直在持续，每年都有??１０００左右家网贷平台倒闭
平台自身和投资者相应对策及建议。??（２）技术路线图??本篇文章的研宄技术路线图１－４如下：??背苕????ｒｒ－￣｜?（网贷平台友展快、风辁大）?」逑立较为芫番的风??文献分枬?ｈ??１??定性分析－－硏究方法■?Ｓ于ＢＰ神经网络的网货平台网险评价识究－硏究荩义－－络的??机器字习［＿?????＿（使Ｐ２Ｐ网節ｔ业健??ｎｋ?ｒ?文献雜?１?康．蝙健发展??Ｉ???，?令???风险评价！纷示体系抑逮的合理性?ｂｐ神经网络的适埒注????
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于模糊聚类的投资者P2P平台选择研究[J]. 钱颖,王丽. 管理现代化. 2018(05)
[2]基于聚类与有序受限Probit模型的P2P风险实证分析[J]. 罗毅. 商业经济. 2018(10)
[3]P2P网络借贷借款人违约风险影响因素研究[J]. 李杰,刘露,Chao-Hsien Chu. 商业研究. 2018(09)
[4]契约环境、朋友圈网络与借贷行为——基于P2P网贷微观数据的研究[J]. 夏越. 中国经济问题. 2018(03)
[5]基于改良CRITIC法的P2P平台信用风险影响指标研究[J]. 徐荣贞,郭甜甜. 西部经济管理论坛. 2018(02)
[6]P2P平台信用风险评价模型研究[J]. 刘晓宇,孟枫平. 长春理工大学学报(社会科学版). 2018(02)
[7]基于社交网络的P2P借贷信用风险缓释机制研究[J]. 杨立,赵翠翠,陈晓红. 中国管理科学. 2018(01)
[8]基于Logistic的P2P网贷借款人信用风险评估研究[J]. 徐慧婷. 中国石油大学学报(社会科学版). 2017(06)
[9]P2P借贷中借款人的违约风险评估——基于“人人贷”数据的实证分析[J]. 阮素梅,何浩然,李敬明. 经济问题. 2017(12)
[10]基于BP神经网络的P2P网贷平台竞争力评估研究[J]. 李星星,卜正学. 区域金融研究. 2017(11)
硕士论文
[1]我国P2P网络借贷平台的信用评价研究[D]. 陈楚楚.南京工业大学 2015
[2]我国P2P网络借贷投资决策影响因素研究[D]. 倪泽浩.东华大学 2014
本文编号：3002415
【文章来源】：北京交通大学北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：65 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１－２网贷平台数量变化图??Ｆｉｇｕｒｅ?１－２?Ｏｎｌｉｎｅ?ｌｏａｎ?ｐｌａｔｆｏｒｍ?ｑｕａｎｔｉｔｙ?ｃｈａｎｇｅ?ｃｈａｒｔ??
Ｊａｎ－１５?Ｊｕｎ－１５?Ｎｏｖ－１５?Ａｐｒ－１６?Ｓｅｐ－１６?Ｆｅｂ－１７?Ｊｕｌ－１７?Ｄｅｃ－１７?Ｍａｙ－１８?Ｍａｒ－１９?Ｊａｎ－１９??新塯平台数Ｍ问题平台数々？?’?ＩＩ常平台数??图１－２网贷平台数量变化图??Ｆｉｇｕｒｅ?１－２?Ｏｎｌｉｎｅ?ｌｏａｎ?ｐｌａｔｆｏｒｍ?ｑｕａｎｔｉｔｙ?ｃｈａｎｇｅ?ｃｈａｒｔ??细致观察问题平台数据，如图１－３，我们可以看到野蛮扩张隐藏的风险一直??潜伏，平台的爆雷不是近期才出现的，早至１５年，大量平台爆雷就己经开始。??伴随着网贷行业的“虚假”繁荣，由于法治不健全以及网贷行业混杂大量滥竽充数??的企业，Ｐ２Ｐ的风险爆发也一直在持续。如图所示，由数据统计２０１５年爆发问??题的网贷平台有１０２２家，２０１６年爆发问题的网贷平台有１４３３家，２０１７年９１９??家，２０１８年１２６０家，截止到２０１９年１月，问题平台数量已达５１５家，由数据??统计可以看到，网贷平台的爆雷不是近期才开始的，而是一直在持续，每年都有??１０００左右家网贷平台倒闭
平台自身和投资者相应对策及建议。??（２）技术路线图??本篇文章的研宄技术路线图１－４如下：??背苕????ｒｒ－￣｜?（网贷平台友展快、风辁大）?」逑立较为芫番的风??文献分枬?ｈ??１??定性分析－－硏究方法■?Ｓ于ＢＰ神经网络的网货平台网险评价识究－硏究荩义－－络的??机器字习［＿?????＿（使Ｐ２Ｐ网節ｔ业健??ｎｋ?ｒ?文献雜?１?康．蝙健发展??Ｉ???，?令???风险评价！纷示体系抑逮的合理性?ｂｐ神经网络的适埒注????
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于模糊聚类的投资者P2P平台选择研究[J]. 钱颖,王丽. 管理现代化. 2018(05)
[2]基于聚类与有序受限Probit模型的P2P风险实证分析[J]. 罗毅. 商业经济. 2018(10)
[3]P2P网络借贷借款人违约风险影响因素研究[J]. 李杰,刘露,Chao-Hsien Chu. 商业研究. 2018(09)
[4]契约环境、朋友圈网络与借贷行为——基于P2P网贷微观数据的研究[J]. 夏越. 中国经济问题. 2018(03)
[5]基于改良CRITIC法的P2P平台信用风险影响指标研究[J]. 徐荣贞,郭甜甜. 西部经济管理论坛. 2018(02)
[6]P2P平台信用风险评价模型研究[J]. 刘晓宇,孟枫平. 长春理工大学学报(社会科学版). 2018(02)
[7]基于社交网络的P2P借贷信用风险缓释机制研究[J]. 杨立,赵翠翠,陈晓红. 中国管理科学. 2018(01)
[8]基于Logistic的P2P网贷借款人信用风险评估研究[J]. 徐慧婷. 中国石油大学学报(社会科学版). 2017(06)
[9]P2P借贷中借款人的违约风险评估——基于“人人贷”数据的实证分析[J]. 阮素梅,何浩然,李敬明. 经济问题. 2017(12)
[10]基于BP神经网络的P2P网贷平台竞争力评估研究[J]. 李星星,卜正学. 区域金融研究. 2017(11)
硕士论文
[1]我国P2P网络借贷平台的信用评价研究[D]. 陈楚楚.南京工业大学 2015
[2]我国P2P网络借贷投资决策影响因素研究[D]. 倪泽浩.东华大学 2014
本文编号：3002415
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