基于贝叶斯网络分类的P2P网络借贷信用风险评估研究

发布时间：2021-08-20 20:15

　　P2P网络借贷模式自2005年兴起于英国,并逐步发展至世界各个国家和地区,在中小微企业融资以及个人小额贷款中发挥了不可替代的作用。然而,在这一新兴借贷模式迅猛发展的同时,借款人的信用风险也逐步扩大。面对竞争日益激烈的外部环境,如何加强网络借贷信用风险管理是P2P网络借贷平台得以生存和长久发展的决定性因素。因此,提升信用风险管理水平是P2P网络借贷平台亟需解决的问题。本文以信用风险管理体系的核心——信用风险评估为切入点进行研究,以期为P2P平台构建信用风险评估体系提供一定的参考。首先,本文回顾了 P2P网络借贷信用风险的相关研究,并对P2P网络借贷的信用风险定义与成因、信用风险管理、信用风险评估方法以及贝叶斯网络分类理论进行了全面的阐述。其次,针对P2P网络借贷构建了借款人信用风险评估指标体系,并建立关键指标筛选模型、贝叶斯网络分类模型和评估性能比较模型。再次,本文随机选取35846条借款数据进行实证研究,其中正常还款数据35213条,违约数据633条,通过Logistic回归筛选显著的指标变量,应用贝叶斯网络分类模型进行风险评估,并与Logistic回归、神经网络、决策树等模型预测结果... 

【文章来源】：湖南大学湖南省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：60 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图４．１最优贝叶斯网络结构算法选择图??３、训练贝叶斯网络分类模型的结构

【参考文献】：
期刊论文
[1]P2P网贷借款人违约行为影响因素的实证研究[J]. 苏亚,成春林.  金融发展研究. 2017(01)
[2]基于随机森林的P2P网贷信用风险评价、预警与实证研究[J]. 于晓虹,楼文高.  金融理论与实践. 2016(02)
[3]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)
[4]基于决策树的P2P网贷信用风险评价[J]. 孙同阳,谢朝阳.  商业经济研究. 2015(02)
[5]P2P网络贷款信用的风险评估[J]. 傅彦铭,臧敦刚,戚名钰.  统计与决策. 2014(21)
[6]聪明的投资者:非完全市场化利率与风险识别——来自P2P网络借贷的证据[J]. 廖理,李梦然,王正位.  经济研究. 2014(07)
[7]中国P2P网络借贷平台信用认证机制研究——来自“人人贷”的经验证据[J]. 王会娟,廖理.  中国工业经济. 2014(04)
[8]P2P网络借贷中社会资本对借款者违约风险的影响——以Prosper为例[J]. 缪莲英,陈金龙.  金融论坛. 2014(03)
[9]P2P网上借贷信用机制研究——以拍拍贷为例[J]. 郭忠金,林海霞.  现代管理科学. 2013(05)
[10]支持向量机理论与算法研究综述[J]. 丁世飞,齐丙娟,谭红艳.  电子科技大学学报. 2011(01)

博士论文
[1]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
[2]贝叶斯网络研究[D]. 黄友平.中国科学院研究生院（计算技术研究所） 2005

硕士论文
[1]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
[2]基于BP神经网络模型的中国P2P借款人信用风险评估研究[D]. 黄震.北京交通大学 2015
[3]我国P2P网络信贷风险评估研究[D]. 刘峙廷.广西大学 2013



本文编号：3354157