P2P网络借贷出借人决策支持模型研究的开题报告

精品文档---下载后可任意编辑P2P 网络借贷出借人决策支持模型讨论的开题报告一、讨论背景及意义随着互联网金融的快速进展，P2P 网络借贷平台成为一种新型的网络金融模式，为个人和企业提供非银行机构的贷款服务，具有低门槛、高效率、灵活便捷等特点。但是，随着 P2P 网络借贷平台数量的增加和监管政策的不断加强，借贷风险逐渐凸显。原有的风险管理手段已经无法满足不断增长的需求，需要更加智能化、个性化的风险管理模型。因此，本讨论旨在探讨 P2P 网络借贷出借人决策支持模型，通过挖掘数据，分析借款人信息、信用评级、截标状态和其他相关因素，构建有效可行的出借人投资决策模型，提高出借人的投资决策水平，降低出借人的风险。二、讨论内容及方法讨论内容：1. 分析 P2P 网络借贷市场的现状及进展趋势。2. 挖掘平台数据，确定出借人投资目标、投资期限、投资金额等关键指标。3. 构建 P2P 网络借贷出借人决策支持模型，包括风险评估模型、决策树模型等。4. 验证模型的准确性和有效性，测试模型的预测能力和实际运用效果。讨论方法：1. 文献讨论法：对 P2P 网络借贷平台的相关文献进行讨论，了解平台的进展现状、风险管理措施等情况。2. 数据挖掘法：利用平台公开的数据，进行数据清洗、特征选择、建模等操作，挖掘出关键指标。3. 统计分析法：对挖掘出的关键指标进行统计分析，发现影响出借人决策的相关因素。4. 机器学习算法：应用类似回归分析、决策树、神经网络等机器学习算法，构建 P2P 网络借贷出借人决策支持模型。精品文档---下载后可任意编辑5. 实证讨论法：对已有平台数据进行训练和测试，根据实际数据验证模型的准确性和有效性。三、预期成果及进度安排预期成果：1. 构建 P2P 网络借贷出借人决策支持模型，提高出借人的投资决策水平，降低风险。2. 验证模型的准确性和有效性，测试模型的预测能力和实际运用效果。3. 提出对平台管理提供科学指导和优化建议的种种见解。进度安排：1. 进行文献整理和平台数据收集工作，完成任务框架设计（6 月 30日前）。2. 进行数据清洗、特征选择和建模等操作，挖掘出关键指标（7 月31 日前）。3. 运用机器学习算法，构建 P2P 网络借贷出借人决策支持模型（8月 31 日前）。4. 对模型进行实证讨论，测试模型的预测能力和实际运用效果（9月 30 日前）。5. 撰写论文，总结讨论成果。提交毕业论文（10 月 31 日前）。四、讨论难点本讨论的难点主要是数据...