需要金币:1000 个金币 | 资料包括:完整论文 | ||
转换比率:金额 X 10=金币数量, 例100元=1000金币 | 论文字数:10865 | ||
折扣与优惠:团购最低可5折优惠 - 了解详情 | 论文格式:Word格式(*.doc) |
摘要:随着各类互联网交易平台的普及,人们在交易平台上留下的网络数据对评价个人消费信用具有重要作用,所以基于大数据对个人消费金融信用评价相关问题受到理论界和学术界的广泛关注。 本文以个人消费金融中个人信用为研究对象,通过因素分析方法获得影响个人消费金融信用的三个主要因素---个人特征、财务状况、互联网交易数据。在此基础上,运用logistics信用评估模型建立了一个基于互联网大数据的个人信用评价指标体系。研究表明,个人财务状况和消费者的互联网交易数据对个人信用评级有重要影响;基于互联网大数据的个人信用评价比传统财务指标法更能反映个人信用;最后,从消费者、金融机构和政府三个不同维度给出完善个人信用评价的针对性建议。
关键词: 消费金融;信用风险;信用评级;互联网交易数据
目录 摘要: Abstract: 一、引言-1 (一)选题背景及意义-1 (二)相关研究现状-2 (三)本文研究问题、思路及方法-3 (四)主要结论-3 (五)结构安排与技术路线-4 二、概念界定与文献综述-5 (一)消费金融及信用风险-5 (二)文献综述-6 三、个人消费金融信用风险影响因素分析-8 (一)个人特征指标分析-9 (二)个人财务状况因素分析-9 (三)个人互联网交易数据分析-9 四、基于大数据的个人消费金融信用风险评价-10 (一)数据来源-11 (二)Logistics模型概述-11 (三)变量的选取-12 (四)模型估计-12 五、个人消费金融信用风险防范措施-15 (一)基于消费者角度-15 (二)基于消费机构角度-16 (三)基于政府角度-16 六、结论与展望-17 参考文献-18 |