基于直觉模糊层次分析法的P2P网贷个人信用风险评价研究

发布时间：2021-11-21 17:55

　　近年来,随着宏观经济的下行,小微企业和个人贷款难度加大,而且银行贷款手续繁杂、时间长,同时,投资人的资金在银行的收益率普遍偏低。P2P网络借贷（Peer-to-Peer lending）依靠其低门槛、高收益、操作灵活的特点,有效缓解和弥补了小微企业和个人融资难的问题,并且依托当今互联网的快速发展,P2P网络借贷成为一个快速崛起的行业。据网贷之家显示,截止2019年1月底,全国正常运营中的P2P网络借贷平台共有1009家,P2P网贷行业累计成交量达到了8.13万亿元。然而,伴随着P2P网贷行业快速发展,P2P网贷中的信用风险也逐渐显现出来,绝大部分P2P网贷平台由于缺乏专业的个人信用风险评价人员,对借款人的审核仅仅凭借评价人员对借款人信用资料的主观判断,这极大影响了个人投资者的资金安全。网贷行业中的平台风险、管理风险、资金风险、技术风险和个人信用风险等相互叠加,共同制约了P2P网贷平台的健康发展。其中个人信用风险是P2P网贷行业面临的最重要风险,为保障P2P网贷行业走向成熟,提高网贷平台的竞争力,当前亟需解决我国网贷行业面临的个人信用风险问题。本文在系统梳理国内外关于P2P网贷个人信用风... 

【文章来源】：河北工程大学河北省

【文章页数】：74 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

本文技术路线图

) j的权重向量， njjjin1 [ 0,1](1,2 ,), 1，则将直觉模糊加为：nnnIFWA (,,,),,,121122 ； 4[85]. 假设 (,)j j j 为一组直觉模糊数，12 （ ， ，) j的权重向量， njjjin1 [ 0,1](1,2 ,), 1，则将直觉模糊加为：12n12111(,,,),,, IFWA n 。觉模糊层次分析法的步骤建立层次结构模型对 P2P 网贷个人信用风险影响因素进行识别并分层，建立层次 3-1 所示:

【参考文献】：
期刊论文
[1]对完善我国信用修复制度的思考[J]. 徐志明,熊光明.  征信. 2019(03)
[2]基于投影寻踪动态聚类模型的p2p网贷风险评价体系构建及实例分析[J]. 张亚晶,楼文高.  软件. 2019(03)
[3]基于声誉模型的P2P网贷逾期行为及其影响因素[J]. 章宁,于成龙,王舞宇.  企业经济. 2019(02)
[4]P2P网贷借款人违约风险影响因素研究——基于Logistic模型的实证分析[J]. 舒方媛,赵公民,武勇杰.  湖北农业科学. 2019(04)
[5]关于民商法与健全个人信用体系的现实融合分析[J]. 潘久红.  法制与社会. 2019(01)
[6]P2P网贷行业风险和政府监管政策研究——以“秒钱”平台为例[J]. 李帅.  中外企业家. 2018(34)
[7]P2P网络贷款的风险与监管研究[J]. 赵曼竹.  中国商论. 2018(28)
[8]第三方支付背景下消费者个人信用评估模型构建[J]. 陈美丽,傅魁.  财会月刊. 2018(01)
[9]P2P网贷借款人信用风险模糊综合评价——基于模糊数学理论的视角[J]. 朱传进,朱南.  金融理论与实践. 2017(06)
[10]基于互联网行为信息的P2P个人信用评价模型[J]. 邓逸,徐晓敏.  北京信息科技大学学报(自然科学版). 2017(02)

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

硕士论文
[1]涉农P2P网贷平台农户借款人的信用评级研究[D]. 周传瑞.浙江农林大学 2018
[2]随机森林在P2P网贷借款信用风险评估中的应用[D]. 徐婷婷.山东大学 2017
[3]p2p借款人信用风险研究[D]. 陈丽.华东政法大学 2016
[4]P2P网络借贷个人信用评价研究[D]. 万志捷.河南工业大学 2016
[5]P2P网贷评级体系建设及信用风险控制研究[D]. 雷东阳.华中科技大学 2015
[6]基于博弈论的P2P平台借贷行为研究[D]. 游翔兰.湖南大学 2014
[7]基于遗传算法的个人信用风险组合评估研究[D]. 李婷婷.电子科技大学 2014
[8]基于Logistic回归的P2P网络贷款信用风险度量[D]. 袁羽.上海社会科学院 2014
[9]万安担保的个人信用评价体系研究[D]. 郑方.大连理工大学 2010



本文编号：3509965