發(fā)布時(shí)間：2024-05-19 21:30

　　大數(shù)據(jù)時(shí)代下,隨著互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)的快速成長(zhǎng),網(wǎng)絡(luò)金融服務(wù)渠道逐漸豐富,金融服務(wù)也逐漸多元化,P2P網(wǎng)貸平臺(tái)運(yùn)營(yíng)面臨的環(huán)境也越來越復(fù)雜。P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)對(duì)個(gè)人用戶行為模式的認(rèn)識(shí)、金融風(fēng)險(xiǎn)安全的認(rèn)識(shí)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展新趨勢(shì)的認(rèn)識(shí)等等均需要重新確立。在此情況下,網(wǎng)貸平臺(tái)面臨的風(fēng)險(xiǎn)日趨復(fù)雜化,多樣化,針對(duì)網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)的個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)控制模型和體系亟待重構(gòu)和優(yōu)化。本文將針對(duì)P2P網(wǎng)貸平臺(tái)為應(yīng)用對(duì)象,研究基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的信用風(fēng)險(xiǎn)控制模型。本文首先分析討論了大數(shù)據(jù)背景下P2P網(wǎng)貸平臺(tái)發(fā)展現(xiàn)狀與面臨的主要挑戰(zhàn),并分別從傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)控制的現(xiàn)狀和方法兩個(gè)維度去分析其所面臨的困境。研究分析了互聯(lián)網(wǎng)金融迅速發(fā)展帶來的金融數(shù)據(jù)多樣性問題,以及它對(duì)傳統(tǒng)風(fēng)控模型的沖擊;并從信息不對(duì)稱理論出發(fā),對(duì)平臺(tái)借貸匹配率問題給出了理論解釋。對(duì)于現(xiàn)有的P2P信用風(fēng)控模型,本文重點(diǎn)分析了討論了其設(shè)計(jì)客觀性問題和隱含信息發(fā)掘問題,從而引出本文針對(duì)以上問題的解決方法研究。對(duì)于第一類的現(xiàn)狀問題,即數(shù)據(jù)多樣性和信息不對(duì)稱引發(fā)的分析困境,本文提出了一種基于大數(shù)據(jù)分析的P2P網(wǎng)貸平臺(tái)信用評(píng)估模型,在傳統(tǒng)信用指標(biāo)基礎(chǔ)上,加入了對(duì)用戶個(gè)性與品質(zhì)的評(píng)估,即軟信...

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究意義
    1.3 論文的主要研究?jī)?nèi)容
    1.4 論文組織結(jié)構(gòu)和創(chuàng)新點(diǎn)
第二章 文獻(xiàn)綜述
    2.1 國(guó)內(nèi)外P2P網(wǎng)貸平臺(tái)個(gè)人用戶信用風(fēng)險(xiǎn)控制研究綜述
    2.2 國(guó)內(nèi)外基于大數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)控制研究綜述
    2.3 本章小結(jié)
第三章 P2P網(wǎng)貸平臺(tái)的行業(yè)現(xiàn)狀及信用風(fēng)險(xiǎn)控制存在的主要問題
    3.1 P2P網(wǎng)貸平臺(tái)的行業(yè)現(xiàn)狀
    3.2 P2P網(wǎng)貸平臺(tái)信用風(fēng)險(xiǎn)控制存在的問題
        3.2.1 傳統(tǒng)P2P網(wǎng)貸平臺(tái)信用風(fēng)險(xiǎn)控制存在的問題
        3.2.2 基于大數(shù)據(jù)的P2P網(wǎng)貸平臺(tái)信用風(fēng)險(xiǎn)控制存在的問題
    3.3 本章小結(jié)
第四章 基于軟信息對(duì)P2P網(wǎng)貸平臺(tái)大數(shù)據(jù)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的改進(jìn)
    4.1 基于軟信息的P2P網(wǎng)貸平臺(tái)大數(shù)據(jù)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)研究概述
    4.2 基于軟信息的P2P網(wǎng)貸平臺(tái)大數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型改進(jìn)思路
        4.2.1 采用大數(shù)據(jù)技術(shù)
        4.2.2 引入軟信息評(píng)價(jià)指標(biāo)
        4.2.3 利用隨機(jī)森林算法進(jìn)行指標(biāo)優(yōu)化
    4.3 基于軟信息的P2P網(wǎng)貸平臺(tái)大數(shù)據(jù)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)改進(jìn)模型的構(gòu)建
        4.3.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
        4.3.2 基于隨機(jī)森林指標(biāo)優(yōu)化
    4.4 實(shí)例驗(yàn)證及結(jié)果對(duì)比分析
        4.4.1 實(shí)例計(jì)算與結(jié)果
        4.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比
    4.5 本章小結(jié)
第五章 基于深度學(xué)習(xí)對(duì)P2P網(wǎng)貸平臺(tái)大數(shù)據(jù)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的改進(jìn)
    5.1 基于深度學(xué)習(xí)的P2P網(wǎng)貸平臺(tái)大數(shù)據(jù)信用風(fēng)險(xiǎn)控制研究概述
    5.2 基于深度學(xué)習(xí)的P2P網(wǎng)貸平臺(tái)大數(shù)據(jù)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)改進(jìn)思路
        5.2.1 引入深層次網(wǎng)絡(luò)模型
        5.2.2 純數(shù)據(jù)樣本訓(xùn)練優(yōu)化
        5.2.3 結(jié)合時(shí)間序列分析方法
    5.3 基于深度學(xué)習(xí)的P2P網(wǎng)貸平臺(tái)大數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)改進(jìn)模型的構(gòu)建
        5.3.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
        5.3.2 訓(xùn)練集和測(cè)試集
        5.3.3 時(shí)間序列處理
        5.3.4 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)
    5.4 實(shí)例驗(yàn)證和對(duì)比分析
        5.4.1 模型評(píng)價(jià)指標(biāo)
        5.4.2 模型對(duì)比分析
        5.4.3 指標(biāo)對(duì)比分析
        5.4.4 基于深度學(xué)習(xí)的P2P網(wǎng)貸平臺(tái)大數(shù)據(jù)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型的應(yīng)用及使用價(jià)值
    5.5 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 主要工作總結(jié)
    6.2 研究展望
致謝
參考文獻(xiàn)
作者簡(jiǎn)介



本文編號(hào)：3978485