面向P2P网络借贷平台的大数据个人用户信用风险控制研究

发布时间：2024-05-19 21:30

　　大数据时代下,随着互联网金融行业的快速成长,网络金融服务渠道逐渐丰富,金融服务也逐渐多元化,P2P网贷平台运营面临的环境也越来越复杂。P2P网络借贷平台对个人用户行为模式的认识、金融风险安全的认识、经济发展新趋势的认识等等均需要重新确立。在此情况下,网贷平台面临的风险日趋复杂化,多样化,针对网络借贷平台的个人信用风险控制模型和体系亟待重构和优化。本文将针对P2P网贷平台为应用对象,研究基于大数据技术的信用风险控制模型。本文首先分析讨论了大数据背景下P2P网贷平台发展现状与面临的主要挑战,并分别从传统风险控制的现状和方法两个维度去分析其所面临的困境。研究分析了互联网金融迅速发展带来的金融数据多样性问题,以及它对传统风控模型的冲击;并从信息不对称理论出发,对平台借贷匹配率问题给出了理论解释。对于现有的P2P信用风控模型,本文重点分析了讨论了其设计客观性问题和隐含信息发掘问题,从而引出本文针对以上问题的解决方法研究。对于第一类的现状问题,即数据多样性和信息不对称引发的分析困境,本文提出了一种基于大数据分析的P2P网贷平台信用评估模型,在传统信用指标基础上,加入了对用户个性与品质的评估,即软信...

【文章页数】：61 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 研究意义
    1.3 论文的主要研究内容
    1.4 论文组织结构和创新点
第二章 文献综述
    2.1 国内外P2P网贷平台个人用户信用风险控制研究综述
    2.2 国内外基于大数据的风险控制研究综述
    2.3 本章小结
第三章 P2P网贷平台的行业现状及信用风险控制存在的主要问题
    3.1 P2P网贷平台的行业现状
    3.2 P2P网贷平台信用风险控制存在的问题
        3.2.1 传统P2P网贷平台信用风险控制存在的问题
        3.2.2 基于大数据的P2P网贷平台信用风险控制存在的问题
    3.3 本章小结
第四章 基于软信息对P2P网贷平台大数据信用风险评价的改进
    4.1 基于软信息的P2P网贷平台大数据信用风险评价研究概述
    4.2 基于软信息的P2P网贷平台大数据风险评价模型改进思路
        4.2.1 采用大数据技术
        4.2.2 引入软信息评价指标
        4.2.3 利用随机森林算法进行指标优化
    4.3 基于软信息的P2P网贷平台大数据信用风险评价改进模型的构建
        4.3.1 数据准备
        4.3.2 基于随机森林指标优化
    4.4 实例验证及结果对比分析
        4.4.1 实例计算与结果
        4.4.2 实验结果对比
    4.5 本章小结
第五章 基于深度学习对P2P网贷平台大数据信用风险评价的改进
    5.1 基于深度学习的P2P网贷平台大数据信用风险控制研究概述
    5.2 基于深度学习的P2P网贷平台大数据信用风险评价改进思路
        5.2.1 引入深层次网络模型
        5.2.2 纯数据样本训练优化
        5.2.3 结合时间序列分析方法
    5.3 基于深度学习的P2P网贷平台大数据风险评价改进模型的构建
        5.3.1 数据准备
        5.3.2 训练集和测试集
        5.3.3 时间序列处理
        5.3.4 卷积神经网络架构
    5.4 实例验证和对比分析
        5.4.1 模型评价指标
        5.4.2 模型对比分析
        5.4.3 指标对比分析
        5.4.4 基于深度学习的P2P网贷平台大数据信用风险评价模型的应用及使用价值
    5.5 本章小结
第六章 总结与展望
    6.1 主要工作总结
    6.2 研究展望
致谢
参考文献
作者简介



本文编号：3978485