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摘要:中国的P2P网络贷款行业发展非常迅速,但在当前整个P2P行业存在着许多风险,问题最突出的就是信用问题,严重影响整个P2P网贷行业,为此,对借贷人信用评估模型的研究十分有必要。本文通过对从人人贷网站上抓取的数据,首先运用交叉频率法简单地分析了各个指标与信用等级的关系,然后分析了BP神经网络原理在P2P借款人信用评估上的应用研究。运用BP神经网络的方法得到了P2P网络借贷个人借款者的信用评估模型,并提出改进方法,可以有效评估个人借款者信用状况,为P2P平台提供评估方法和建议。
关键词:BP神经网络;个人信用评估模型;交叉频数分析法
目录 摘要 Abstract 1 引言 1.1 研究背景 1.2 研究意义 1.3 本文研究内容-2 2 文献综述-2 2.1 国外研究现状-2 2.2 国内研究现状-3 3 研究指标的描述性统计分析-3 3.1 借贷人信用评估模型的指标变量说明-4 3.2 交叉频数分析-9 4 BP神经网络在信用评价模型中的应用-9 4.1 研究方法介绍 4.2 数据预处理 3.3 数据分组 5 BP神经网络模型的建立与改进 5.1 确定隐含层数及节点数 5.2 确定传输函数 5.3 传统BP神经网络模型的应用 6 BP神经网络的局限性和改进方法 6.1 BP神经网络的局限性 6.2 BP神经网络的改进方法 7 结论及建议 7.1 结论 7.2 建议-17 8 参考文献 |