基于PCA-BP模型的众筹项目投资风险评价研究

发布时间：2017-04-17 12:13

  本文关键词：基于PCA-BP模型的众筹项目投资风险评价研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：2013年以来互联网金融的爆炸式增长深刻地改变了传统金融业务模式,引起了全社会的广泛关注。众筹作为互联网金融的一种模式,为以普通大众为代表的草根投资者提供了一个直接参与金融市场进行投资活动的渠道,越来越多的众筹项目和网络众筹平台不断涌现。但是众筹在快速增长的同时,对于投资者来说也存在着一定的风险。众筹作为一个新兴事物,其发展存在着一定的不确定性:尚未成熟的发展模式、法律定位的模糊、审核机制的不完善以及监管的缺失使得众筹项目的投资存在着一定的风险,众筹平台跑路、项目违约事件屡见不鲜,使得投资人的权益受到了损害。因此构建一个有效的风险评价模型对众筹项目投资风险进行科学的评价是很有必要的。本文在对风险相关理论研究的基础上,首先介绍了风险识别的方法、风险识别的原则及步骤,然后通过风险搜寻树法对投资者参与众筹融资过程中面临的风险进行识别,并遵循科学性、系统性和可行性的原则,选取了4个一级指标和15个二级指标,构建了众筹项目投资风险评价指标体系。随后在众筹项目投资风险评价指标体系的基础之上,构建PCA-BP风险评价模型对众筹项目投资风险进行评价。首先介绍了主成分分析法和BP神经网络的理论基础,对BP神经网络的结构进行设计并通过调查表法确定风险指标隶属度矩阵,运用加权评价法求出风险评估得分,随后运用主成分分析法对数据进行分析,求出原数据的主成分,并将主成分数据输入BP神经网络,并对神经网络进行学习和训练,完成PCA-BP风险评价模型的构建。最后将构建的PCA-BP模型运用到极睿咖啡众筹项目投资风险评价中。首先从项目发起人、项目自身情况和网络众筹平台三个方面对极睿咖啡众筹项目的情况进行介绍,随后运用第四章的方法对样本数据进行处理,最后将数据输入神经网络得到最终的输出。本文构建众筹项目投资风险评价体系,以及PCA-BP风险评价模型,对众筹项目投资风险进行定量分析,是对众筹项目投资风险评价的有益尝试,为众筹项目投资风险的评价提供了依据。
【关键词】：众筹项目 风险评价 神经网络 评价模型
【学位授予单位】：天津理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP183;F724.6;F832.4
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 绪论9-19
• 1.1 研究背景及意义9-10
• 1.1.1 研究背景9-10
• 1.1.2 研究意义10
• 1.2 国内外研究现状10-16
• 1.2.1 国外研究现状10-13
• 1.2.2 国内研究现状13-16
• 1.2.3 目前国内外研究存在的不足16
• 1.3 研究内容与框架16-18
• 1.3.1 本文的研究内容16-17
• 1.3.2 本文的研究框架17-18
• 1.4 研究方法与本文的创新之处18-19
• 1.4.1 本文的研究方法18
• 1.4.2 本文的创新之处18-19
• 第二章 众筹项目投资风险评价相关理论基础19-31
• 2.1 风险理论19-22
• 2.1.1 风险的内涵19-20
• 2.1.2 风险的成因20-21
• 2.1.3 风险的特征21
• 2.1.4 风险的分类21-22
• 2.2 风险评价理论22-25
• 2.2.1 风险评价的含义22
• 2.2.2 风险评价的原则22-23
• 2.2.3 风险评价的方法23-25
• 2.3 互联网金融相关理论25-28
• 2.3.1 互联网金融的概念25
• 2.3.2 互联网金融的理论基础25-27
• 2.3.3 互联网金融的特征27-28
• 2.4 众筹项目投资风险评价模型相关理论基础28-31
• 2.4.1 主成分分析法（PCA）28-29
• 2.4.2 BP神经网络29-31
• 第三章 众筹项目投资风险评价指标体系的构建31-39
• 3.1 风险识别概述31-34
• 3.1.1 众筹项目投资风险的成因及识别的意义31-32
• 3.1.2 风险识别方法32-33
• 3.1.3 众筹项目投资风险识别的原则33
• 3.1.4 众筹项目投资风险识别的步骤33-34
• 3.2 基于风险搜寻树法的众筹项目投资风险识别34-37
• 3.3 众筹项目投资风险评价指标体系的确定37-39
• 3.3.1 众筹项目投资风险指标评价体系构建的原则37-38
• 3.3.2 众筹项目投资风险评价指标体系的构建38-39
• 第四章 基于PCA-BP的众筹项目投资风险评价模型的构建39-60
• 4.1 BP神经网络模型的设计39-44
• 4.1.1 网络结构的确定39
• 4.1.2 各层神经元数量的确定39-40
• 4.1.3 激励函数的选取40-41
• 4.1.4 初始参数的设置41-42
• 4.1.5 BP神经网络的学习过程42-44
• 4.2 样本数据的处理44-52
• 4.2.1 隶属度矩阵的计算44-47
• 4.2.2 单个专家评价数据的确定47-48
• 4.2.3 专家权重的确定48-50
• 4.2.4 风险指标得分的确定50-52
• 4.3 PCA-BP风险评价模型的建立52-60
• 4.3.1 主成分分析(PCA)52-55
• 4.3.2 主成分得分的确定55-57
• 4.3.3 BP神经网络模型的建立57-60
• 第五章 众筹项目投资风险评价模型的应用60-64
• 5.1 极睿咖啡众筹项目概况60-61
• 5.1.1 项目发起人概况60
• 5.1.2 项目概况60-61
• 5.1.3 众筹平台概况61
• 5.2 极睿咖啡众筹项目投资风险评价61-64
• 5.2.1 极睿咖啡众筹项目风险指标得分的确定61-62
• 5.2.2 主成分分析62-63
• 5.2.3 极睿咖啡众筹项目风险评价结果63-64
• 第六章 结论与展望64-66
• 6.1 研究成果64
• 6.2 研究展望64-66
• 参考文献66-70
• 发表论文和科研情况说明70-71
• 致谢71-72
• 附录 众筹项目投资风险调查问卷72-74

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本文编号：313182