p2p网络借贷平台信用评级研究

《p2p网络借贷平台信用评级研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、ｍ中图分类号：Ｆ８３０．５８９学校化巧：１０８５６学号；Ｍ０３０２１３３１３硕±学位论文ＩＭ，ａｓｔｅｒｓＴｈｅｓｉｓＰＳＰ网络借贷平台信用评级研究论文题目＝＝．．仇晓懷作者姓名指导教师－＾完成麵２０１５年１２月Ｉ上海工程技术大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所递交的学位论文，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，本论文不包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人和集体，均已在文中明确方式标

2、明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：曰期：月叫如心年＾Ｉ上海工程技术大学学位论文版巧使用援巧书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阀和借阅。本人授权上海工程技术大学可Ｗ将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。巧密□，在＿＿年解密后适用本授权书。本学位论文属于不保密Ｊ＂＂（请在Ｗ上方框内打Ｖ）学位论文作者签名；打指导教师签名：＾

3、－曰期：０年月於曰曰期：年月曰＞／１中图分类号：F830.589学校代码：10856学号：M030213313上海工程技术大学硕士学位论文P2P网络借贷平台信用评级研究作者姓名：仇晓霞指导教师：汪泓专业：企业管理学院：管理学院申请学位：工商管理硕士完成时间：2015年12月评阅人：答辩委员会主席：成员：UniversityCode：10856StudentID:ResearchoncreditratingofP2PnetworklendingplatformCandidate:QiuXiaoxiaSupervisor:WangHongMajor:Enter

4、prisemanagementManagementCollegeShanghaiUniversityofEngineeringScienceShanghai,P.R.ChinaJanuary,2016P2P网络借贷平台信用安全评级研究摘要自2005年，世界第一家P2P网络借贷平台Zopa在英国诞生以来，作为一种新兴的借贷市场模式，随着互联网技术的发展，在全世界异军突起的发展起来。2007年，国内第一家P2P网络借贷平台拍拍贷在国内上线，而在2013年之后迎来大规模的发展，势头非常迅猛。为我国金融市场注入了新的活力，为消费者个人信贷和小微企业融资提供了新的途径。P2

5、P网络借贷平台有效补充了传统银行难以服务到的中小微企业，有效满足了中小微企业及个人的融资需求，成为传统金融的有效补充，因而出现了爆发式增长。中国P2P网络借贷井喷之势发展的背后，反映了我国传统借贷模式难以满足民间借贷的实际需求。P2P网络借贷行业虽解决了融资难的问题，同时还一定程度上使资金配置效率得以提升，但风险也不容忽视。据不完全统计，截至2015年9月倒闭跑路平台数已达到1004家。但P2P网贷在国内尚属新兴事物，一方面存在着身份模糊、法律缺位、监管不足等弊端，另一方面，与该借贷模式密切相关的统一的征信体系尚未在我国实现，这使得P2P网络借贷在我国的发展面临着

6、许多新问题，阻碍了P2P网贷行业在我国的进一步发展。目前，投资者与P2P网络借贷平台之间存在着严重的信息不对称性，使得投资者难以选择出优质的P2P网络借贷平台，对P2P网络借贷平台难以建立信任，P2P网络借贷平台增加了平台的成本，引发诚信危机。为了解决信息不对称问题而产生了信用评级。通过信用评级，可以对P2P网络借贷平台进行从内到外的综合评定，形成专业的信用分析，同时，投资者可以了解P2P网络借贷平台的真实情况，为投资者提供决策前的风险信息，从而增加投资者对P2P网络借贷平台的信任度，选择出正确的投资平台，使资金免受损失以实现保值增值，这将促进整个行业的发展。本文

7、开始通过对相关文献的总结，阐述了信用评级理论、信息不对称理论、全面风险管理思想以及信用要素分析法，之后对我国P2P网络借贷平台信用评级进行了理论分析，为文章之后的开展提供论据。之后，对国内目前主流机构的评级指标体系进I行研究，结合我国P2P网络借贷平台的天然特征，构建了一套符合我国国情的P2P网络借贷平台信用评级指标体系，并进行了适用性分析。然后，阐述了传统BP模式基础上发展的改进的BP神经网络模型。本文利用8家P2P网络借贷平台样本的12个一级指标，33个二级指标，以及实际评级结果，用改进的BP神经网络模型，通过Matlab软件进行仿真训练，使网络模型输出的评级

8、结果与实际