基于BP神经网络的P2P信贷个人信用评价模型研究.pdf

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1、分类号.密级_UDC学校代码.4HU^4YINNANUNIVERSITYOFFINANCEANDECONOMICS学术碩士所免生学隹冷文基于BP神经网络的P2P信贷个人信用评价模型研究学院（部、所）：信崽学院专业：管理科学与工程姓名：张澜觉导师：赵昆论文起止时间：2014年7月〜2015年5月学位论文原创性声明声明：本人所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。尽我所知，除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个

2、人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。论文作者签名：日期：6月7日学位论文版权使用授权书本人完全了解大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文和论文电子版，允许学位论文被查阅或借阅；学校可以公布学位论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编、发表学位论文；授权学校将学位论文的全文或部分内容编入、提供有关数据库进行检索。(保密的学位论文在解密后遵循此规定）论文作者签名导师签名：日期年Z月f日日期：>/ir年（月y

3、日摘要摘要在互联网高速发展的同时，市场经济也在迅速发展，个人信用直接影响了个人消费的发展，在银行业、金融业等方面个人信用扮演者不可替代的角色。不仅这样，个人行为的表现载体之一就是个人信用，个人信用也渐渐地被大众所认可，其是一种提高个人素质、维持经济秩序的重要方法。个人信用评价的重要性可见一斑。在一些欧美发达国家，个人信用评价发展地非常成熟，已经形成了一整套产业链。我国针对P2P信贷个人信用评价体系的建设仍然处于起步阶段。P2P信贷（即“人人贷”）于2006年传入我国，之后我国就出现了P2P信贷服务公司，并且如

4、雨后春笋般开创了大量的P2P信贷公司，2008年只有几十家，到了2012年达到了300家以上，诸多公司都开展了网上业务。但由于监管和法律法规的滞后性，会给出借人带来极大的经济风险，因此，对P2P信贷的个人信用评价模型的研究极其重要。P2P信贷个人信用评价模型可以帮助出借方衡量债务人的信用好坏，得出的结果可以作为是否出借的重要指标之一。2011年中国银行业监督管理委员会向银行业机构发出P2P信贷的信贷风险预警，称P2P信贷网站存在巨大的隐性风险，预警中指出银行业金融机构要做出有效的防范措施，做好风险预警监测。因

5、此，在P2P实践中，对贷款人的信用做出真实、客观的评价具有极为重要的现实意义。本文以BP神经网络为基础，研究并建立P2P信贷个人信用评价模型。主要做了如下工作：1、对BP神经网络的概念、原理进行分析和梳理，进一步总结了其基本思想、原理和方法以及在实际应用中所面临的问题；2、归纳总结了信用的发展历史、个人信用的特点以及个人信用评价的方法。分析了P2P信贷的特点，并且从贷方角度阐述了P2P信贷的借贷过程；3、建立P2P信贷个人信用评价指标体系。运用交叉频数分析方法，对每个信用指标进行一些有价值的统计描述和定性分析

6、，进一步地展示出数据指标对信用评价的解释程度。利用实验数据，建立P2P信贷个人信用评价指标体系。4、归纳总结了现有解决个人信用评价的研究方法和研究思路，根据对数据处理方法的不同，给出个人信用评价的分类，并对每一类方法进行了阐述，总结了其优缺点；I摘要5、在传统BP神经网络的基础上，从权值调整的角度出发，引入附加动量法和弹性梯度下降法，提出一个新的结合两种方法的权值调整方法，并将本文提出的新的权值调整方法运用在传统BP神经网络上。6、以在人人贷（http://www.renrendai.com）网站收集到的数据

7、为实验数据集，将本文提出的新的权值调整方法与传统的BP神经网络权值调整方法、附加动量法以及弹性梯度下降法进行多组对比实验。新算法的精度以及收敛速度优于传统的BP神经网络权值调整方法。本文的创新如下：1、根据P2P信贷的特点以及个人信用评价问题的实际需要，将BP神经网络引入P2P信贷个人信用评价问题，建立评价模型。2、建立了P2P信贷的个人信用评价指标，利用交叉频数方法分析了每个指标对个人信用的影响。3、从权值调整角度，引入附加动量法和弹性梯度下降法，提出了一个适用于P2P信贷个人信用评价模型的结合附加动量法和

8、弹性梯度下降法两种方法的权值调整方法。关键词：BP神经网络；P2P信贷；个人信用评价模型；附加动量法；弹性梯度下降法IIAbstractAbstractInaneraofrapiddevelopmentofthemarketeconomy,personalcreditasanecessaryprerequisiteforpersonalconsumption,expandingdomesticdem