基于RBF神经网络的互联网金融个人信用评估模型研究.pdf

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1、基于RBF神经网络的互联网金融个人信用评估模型研究学位类型：专业学位论文作者：徐康靖学号：20141810237培养学院：国际经济贸易学院专业名称：金融硕士指导教师：丛晓明副教授2016年5月万方数据ResearchonthePersonalCreditEvaluationforInternetFinanceBasedonRBFNeuralNetwork万方数据学位论文原创性声明本人郑重声明：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。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。对本文所涉及的研究工作做出重

2、要贡献的个人和集体，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责任由本人承担。特此声明学位论文作者签名：年月日万方数据学位论文版权使用授权书本人完全了解对外经济贸易大学关于收集、保存、使用学位论文的规定，同意如下各项内容：按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版本；学校有权保存学位论文的印刷本和电子版，并采用影印、缩印、扫描、数字化或其它手段保存论文；学校有权提供目录检索以及提供本学位论文全文或部分的阅览服务；学校有权按照有关规定向国家有关部门或者机构送交论文;学校可以采用影印、缩印或者其它方式合理使用学位论文，或将学位论文的内容编入相关数据库供检索；保密的学位

3、论文在解密后遵守此规定。学位论文作者签名：年月日导师签名：年月日万方数据万方数据摘要2015年是互联网＋的元年，互联网金融企业在这一年内也得到了飞速的发展，大批的互联网金融企业相继问世，产生了各类“新型产品”、P2P公司、金融垂直搜索平台，互联网众筹平台、互联网银行等等。然而随着传统金融企业与互联网逐步结合发展，人与人实际面对面交流的机会减少，一切的交易与评估往往只能建立在数据之上，这使得信用问题愈发严重。对于互联网金融的发展，在我国目前信用系统尚未建立起来之时，各大互联网金融机构如何对信用风险进行把控成为了至关重要的一环。信用评估由来已久，随着历史的推演不断地发展，但是

4、目前仍然没有一个信用评估模型能对互联网金融的信用进行有效评估，主要原因互联网金融信用风险有这自身独有的特性，如虚拟性，数据互联网化，资源信息共享，逆向选择风险巨大等。另一方面，随着大数据的兴起，神经网络技术不断成熟，逐步成为了数据挖掘，计算机智能当中的重要一环。神经网络至70年代产生起，至今已经衍生出了许多模型，如BP神经网络，RBF神经网络，Hopfield网络，SOM自组织网络，SVM支撑向量机等。如今，已经有越来越多的学者开始用神经网络来对信用进行评估，主要以广泛使用的BP神经网络来进行建模，但是BP网络对于互联网金融信用评估有这自身的缺陷与不足，如收敛速度慢、极其

5、容易产生局部最小、隐含层节点数难以确定等。因此本文试图采用RBF神经网络，即径向基函数神经网络，根据其自身的优良特性构建适合互联网金融信用评估的模型，并通过Matlab软件实证进行研究分析，探究模型的优势以及可能存在的不足。关键词：RBF神经网络，信用风险评估，互联网金融万方数据Abstract2015isthefirstyearofinternetplus.Duringthisyear,internetfinancecompanieshaveagoodyearalso,theymoveonarapidpace.Theresultismanynewtypefinancia

6、lcompaniescometotheearth,suchasP2Pcompany,verticalsearchenginecompany,crowd-fundcompany,on-linebank.However,itraisesthecreditproblem,whenthosenewtypecompaniescometouscloserandcloser,whichisduetothelackofreal-worldcommunication,lackofthesocialcreditsystem.So,thisismoreandmoreimportantforth

7、oseinternetfinancialcompaniestocontrolthecreditriskwhichneedagoodcreditratingmethod.Creditratingisanoldquestion,andtherearemanycreditratingmethodsovertheworld,howeverthereisnoonemethodthatissuitforinternetfinancecompany,becauseofthecharacteristicoftheinternetcreditr