P2P违约风险预测模型的比较分析开题报告

 2023-01-31 09:01

1. 研究目的与意义

p2p是英文person-to-person(或peer-to-peer)的缩写,意即个人对个人(伙伴对伙伴)。

又称点对点网络借款,是一种将小额资金聚集起来借贷给有资金需求人群的一种民间小额借贷模式。

属于互联网金融(itfin)产品的一种。

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2. 研究内容和预期目标

由于p2p借贷的急速发展,违约率的预测显得尤为重要,而现有的预测方法错判率往往不够让人满意。

因此,本文的研究内容就是要构建一个能有效避免错判的预测模型,也就是0-1损失分类模型。

需要解决的关键问题有:(1)怎么样构建一个0-1损失分类模型;(2)这个模型相对其他模型效果如何。

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3. 国内外研究现状

首先就p2p网络贷款个人的信用评价方法而言,张墨讨论了几种常见的可以采用方法--#8220;拍拍贷#8221;网站 评 价 方 法 、层 次 分 析 法(ahp)、主 成 分 分 析 法(pca)、因子分析法(fa)、神经网络模型法(ann)等,但没有进行实证研究。

肖曼君等认为取得了较好的效果。

事实上,拍拍贷客户除了信用等级 1 外,信用等级 2的识别正确率为70%,信用等级3、4、5和6的识别正确率更是分别低至 40%、26%、4%和0,即风险越大,识别正确率越低,这是非常严重的问题,人人贷客户也存在相似的问题。

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4. 计划与进度安排

(1)收集P2P借贷的违约数据;(2)横向比较0-1模型在各种问题上的运用;(3)选择合适方法,利用样本数据构建0-1损失模型;(4)检验0-1损失模型的错判率;(5)比较0-1损失模型与其他模型的异同。

5. 参考文献

[1] 张墨.我国 :P2P 网络信贷中个人信用评级研究[J].经济视角,2015,(3):9-11.[2] 肖曼君,欧缘媛,李颖.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].财经理论与实践(双月刊),2015,36(1):2-7.[3] 张澜觉,赵昆:基于 BP 神经网络的 P2P 信贷个人信用评价模型研究[J].电子技术与软件工程,2015,(12):9-10.[4] 姜岩:P2P网络信贷中借款人的信用风险评估研究[D].南京:南京理工大学硕士学位论文,2014.[5] 刘扬,刘伟江:特征选择方法在信用评估指标选择中的应用.数理统计与管理,2006,25(6):667-672[6] 程艳琴,肖振宇:个人信用资产价值的模糊综合评估.统计与决策,2003,35(3):45-46[7] 姜明辉,袁旭川:个人信用评估 PSO-SVM 模型的构建及应用.管理学报,2008(4):511-516.[8] 梅萍,姜明辉,袁绪川:基于后验概率的住房信贷评估 SVM 模型.哈尔滨商业大学学报,2008,24(3):377-380[9] 刘征:个人信用评估模型研究:〔硕士学位论文〕.成都:西南财经大学,2006:42-43[10] ]肖文兵,费奇:基于支持向量机的个人信用评估模型及最优参数选择研究.系统工程理论与实践,2006 ( 10 ) : 73-79.[11] 李旭升,郭春香,陈凯亚:最小总风险准则的贝叶斯网络个人信用评估模型.计算机应用研究,2009,26(1):50-53[12] 姜明辉,袁旭川:个人信用评估 PSO-SVM 模型的构建及应用.管理学报,2008 (4):511-516.[13] 朱毅峰,孙亚南:精炼决策树模型在个人信用评估中的应用,统计教育,2008 (1):5-7.[14] 向晖.杨胜刚:消费者信用评估的 SVM-LDA 组合模型.消费经济,2010,26(1): 54-56

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