基于机器学习的网络借贷平台风险预警研究文献综述

 2023-08-23 04:08

一、选题背景和意义:

1.1 选题背景

2007年我国第一家P2P网络借贷平台成立,标志着我国网络借贷行业发展的开端。随后在金融危机时期,全球经济下行压力增大,经济增长速度出现趋势性放缓,我国金融市场风险日益暴露,银行惜贷情绪有所暴露,中小微企业以及个人通过银行接待的方式更加困难,融资难的问题逐渐暴露。另一方面,由于我国个人收入水平的显著提高,民间的闲散资金较为充足,却缺乏一个理想的投资渠道,从而造成社会资金供需矛盾的严重问题。网络借贷平台由于能为供求双方提供一个直接而有效的渠道,在我国取得了迅速的发展。

然而由于网贷平台存在诸如门槛较低、良莠不齐、监管的主体缺位等内在缺陷,脆弱的风控能力及较强的借贷风险使得网络借贷行业进入了风险高发期。根据何德旭和王进成(2013)的研究,我国网络借贷平台的风险被划分为法律风险、借款人的信用风险、平台的流动性风险、平台的操作风险和监管风险等5项具体风险。

网络借贷行业作为一个新兴行业,监管还在不断完善中,对平台的风险预警研究刚刚处于一个起步阶段。为了减轻行业爆发风险带来的危害,急需构建科学有效的预警体系进行预防。因此,研究网络借贷的风险预警是当今金融领域一项重要的任务。

1.2 选题意义

在当前市场经济发展迅速的条件下,网络借贷作为金融业的新生事物,所面临的风险复杂多变。如上述列举的法律风险、借款人的信用风险、平台的流动性风险、平台的操作风险和监管风险,如果平台不对它们加以防范和化解,当这些风险累积到一定程度,遇到一定的外部因素冲击和干扰,就会转变成巨大的危机。风险预警机制具有风险管理和诊断经营状况的双重作用。面对P2P平台存在的风险,建立起有效的风险预警机制,是十分迫切和必要的。

具体来说,本选题的意义分为理论意义及实践意义两方面。

(1)理论意义

网络借贷平台的风险预警研究处于起步阶段,本选题通过主成分分析法度量网络借贷平台的整体意义,为网络借贷预警的研究提供一种可行的思路。

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