【摘 要】
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自2007年第一个P2P平台拍拍贷在我国成立以来,P2P行业在我国得到了迅猛的发展,在促进我国经济发展、解决小微企业和个人融资需求方面起到了无可取代的作用。然而,近几年国内的问题平台越来越多,致使广大投资者遭受了巨大损失。在这一背景下,建立一个科学的P2P平台信用评估体系,对投资者和监管部门来说都具有重要的参考意义。本文对P2P平台信用评估理论和方法进行了研究,基于研究成果构建了P2P平台信用评估
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自2007年第一个P2P平台拍拍贷在我国成立以来,P2P行业在我国得到了迅猛的发展,在促进我国经济发展、解决小微企业和个人融资需求方面起到了无可取代的作用。然而,近几年国内的问题平台越来越多,致使广大投资者遭受了巨大损失。在这一背景下,建立一个科学的P2P平台信用评估体系,对投资者和监管部门来说都具有重要的参考意义。本文对P2P平台信用评估理论和方法进行了研究,基于研究成果构建了P2P平台信用评估体系。本文的主要研究内容包括以下4个部分:(1)研究了P2P平台信用风险特点,探讨了P2P平台信用指标的选取原则,并以原则为指导,构建了一个二级信用评估指标体系,包括基本指标、运营指标和外部访问指标3个一级指标和29个二级指标。同时,通过网络爬虫从网贷之家、网贷天眼和站长之家获取了460个平台的信用指标数据。(2)研究了PSO算法优化BP神经网络的流程,针对标准PSO算法收敛慢、种群多样性低等不足,引入HPSO算法,并对该算法进行了改进。然后,结合BP神经网络,构建了IHPSO-BP神经网络信用评估模型。通过实验,将该模型与另外3个模型进行了对比,实验结果表明本文所提出的IHPSO-BP模型具有更好的性能。(3)针对P2P平台信用标签获取困难的现状,本文进一步利用半监督学习来提高信用评估效果。首次将协同训练风格的Tri-training算法应用到了信用回归问题中,并针对Tri-training算法会生成噪声数据这一不足进行了优化。然后,结合IHPSO-BP神经网络模型,提出了M＿Tri-IHPSO-BP神经网络信用评估模型。通过实验,将该模型与另外2个模型进行了对比,实验结果表明本文所提出的M＿Tri-IHPSO-BP模型具有更好的预测效果。(4)基于P2P平台的信用指标数据和M＿Tri-IHPSO-BP神经网络模型对P2P平台的信用评估结果,设计开发了一个P2P平台信用评估原型系统。
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