基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的P2P信貸個(gè)人信用評(píng)價(jià)模型研究.pdf

1、在互聯(lián)網(wǎng)高速發(fā)展的同時(shí)，市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)也在迅速發(fā)展，個(gè)人信用直接影響了個(gè)人消費(fèi)的發(fā)展，在銀行業(yè)、金融業(yè)等方面?zhèn)€人信用扮演者不可替代的角色。不僅這樣，個(gè)人行為的表現(xiàn)載體之一就是個(gè)人信用，個(gè)人信用也漸漸地被大眾所認(rèn)可，其是一種提高個(gè)人素質(zhì)、維持經(jīng)濟(jì)秩序的重要方法。個(gè)人信用評(píng)價(jià)的重要性可見(jiàn)一斑。在一些歐美發(fā)達(dá)國(guó)家，個(gè)人信用評(píng)價(jià)發(fā)展地非常成熟，已經(jīng)形成了一整套產(chǎn)業(yè)鏈。我國(guó)針對(duì)P2P信貸個(gè)人信用評(píng)價(jià)體系的建設(shè)仍然處于起步階段。
　　P2P信貸（即

2、“人人貸”）于2006年傳入我國(guó)，之后我國(guó)就出現(xiàn)了P2P信貸服務(wù)公司，并且如雨后春筍般開(kāi)創(chuàng)了大量的P2P信貸公司，2008年只有幾十家，到了2012年達(dá)到了300家以上，諸多公司都開(kāi)展了網(wǎng)上業(yè)務(wù)。但由于監(jiān)管和法律法規(guī)的滯后性，會(huì)給出借人帶來(lái)極大的經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)，因此，對(duì)P2P信貸的個(gè)人信用評(píng)價(jià)模型的研究極其重要。P2P信貸個(gè)人信用評(píng)價(jià)模型可以幫助出借方衡量債務(wù)人的信用好壞，得出的結(jié)果可以作為是否出借的重要指標(biāo)之一。
　　2011年中國(guó)銀

3、行業(yè)監(jiān)督管理委員會(huì)向銀行業(yè)機(jī)構(gòu)發(fā)出P2P信貸的信貸風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，稱(chēng) P2P信貸網(wǎng)站存在巨大的隱性風(fēng)險(xiǎn)，預(yù)警中指出銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)要做出有效的防范措施，做好風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警監(jiān)測(cè)。因此，在P2P實(shí)踐中，對(duì)貸款人的信用做出真實(shí)、客觀(guān)的評(píng)價(jià)具有極為重要的現(xiàn)實(shí)意義。
　　本文以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，研究并建立P2P信貸個(gè)人信用評(píng)價(jià)模型。主要做了如下工作：
　　1、對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念、原理進(jìn)行分析和梳理，進(jìn)一步總結(jié)了其基本思想、原理和方法以及在實(shí)際應(yīng)

4、用中所面臨的問(wèn)題；
　　2、歸納總結(jié)了信用的發(fā)展歷史、個(gè)人信用的特點(diǎn)以及個(gè)人信用評(píng)價(jià)的方法。分析了P2P信貸的特點(diǎn)，并且從貸方角度闡述了P2P信貸的借貸過(guò)程；
　　3、建立 P2P信貸個(gè)人信用評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。運(yùn)用交叉頻數(shù)分析方法，對(duì)每個(gè)信用指標(biāo)進(jìn)行一些有價(jià)值的統(tǒng)計(jì)描述和定性分析，進(jìn)一步地展示出數(shù)據(jù)指標(biāo)對(duì)信用評(píng)價(jià)的解釋程度。利用實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，建立P2P信貸個(gè)人信用評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。
　　4、歸納總結(jié)了現(xiàn)有解決個(gè)人信用評(píng)價(jià)的研究方法

5、和研究思路，根據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)處理方法的不同，給出個(gè)人信用評(píng)價(jià)的分類(lèi)，并對(duì)每一類(lèi)方法進(jìn)行了闡述，總結(jié)了其優(yōu)缺點(diǎn)；
　　5、在傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，從權(quán)值調(diào)整的角度出發(fā)，引入附加動(dòng)量法和彈性梯度下降法，提出一個(gè)新的結(jié)合兩種方法的權(quán)值調(diào)整方法，并將本文提出的新的權(quán)值調(diào)整方法運(yùn)用在傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上。
　　6、以在人人貸（http://www.renrendai.com）網(wǎng)站收集到的數(shù)據(jù)為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集，將本文提出的新的權(quán)值調(diào)整方法與傳統(tǒng)

6、的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值調(diào)整方法、附加動(dòng)量法以及彈性梯度下降法進(jìn)行多組對(duì)比實(shí)驗(yàn)。新算法的精度以及收斂速度優(yōu)于傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值調(diào)整方法。
　　本文的創(chuàng)新如下：
　　1、根據(jù)P2P信貸的特點(diǎn)以及個(gè)人信用評(píng)價(jià)問(wèn)題的實(shí)際需要，將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入P2P信貸個(gè)人信用評(píng)價(jià)問(wèn)題，建立評(píng)價(jià)模型。
　　2、建立了P2P信貸的個(gè)人信用評(píng)價(jià)指標(biāo)，利用交叉頻數(shù)方法分析了每個(gè)指標(biāo)對(duì)個(gè)人信用的影響。
　　3、從權(quán)值調(diào)整角度，引入附加動(dòng)量法和彈