基于BP神經網絡的互聯網金融風險預警研究.pdf

1、近些年來，電子商務和網絡技術突飛猛進的發(fā)展，金融行業(yè)同樣受到影響，從而促進互聯網金融的不斷發(fā)展。而作為互聯網金融的最主要模式的P2P網絡借貸來說，從金融脫媒和互聯網想結合來看，它有很大的發(fā)展?jié)摿?，不僅沖破了以前的地域和時空的束縛，而且還讓每一個人之間可以自由的溝通聯系。隨著互聯網的發(fā)展，新的P2P模式的互聯網金融將會面臨著很多困難和機遇，應該研究分析相應的風險預警模式。預警分析不僅對P2P這一新型模式有幫助，而且對整個互聯網金融行業(yè)來說

2、，都值得學習，并且產生一定的示范效果。
　　本文主要通過分析研究的互聯網金融內最主要的P2P網絡借貸模式的風險，從而對互聯網金融風險預警進行深層次的研究，獲取對互聯網金融發(fā)展有影響的風險要素；本文首先，從挑選指標的準則和風險預估這兩方面綜合考慮，在確定互聯網金融P2P模式下的風險種類的情況下，創(chuàng)建有關防御警報系統(tǒng)，把改進KLR信號分析法和成分分析法聯系在一起，建設風險預警模型。其次，挑選25個主要的P2P網絡借貸的平臺，通過建立的

3、風險預警模型來分析，得知一定的風險信息，進而分析研究、歸納，得其排名位置和總分，從而可以清楚地判定該借貸平臺處在怎樣的預警狀況。再則，把得到的預警結果，運用Matlab進行BP神經網絡的訓練分析，得出之前的預警分析結果合理，進而進行結論分析；通過研究得出結論，即使是在選取的25個規(guī)模較大的P2P網絡借貸平臺中也存在有較大風險的平臺，正是說明目前P2P網絡借貸中還存在較大的風險，大部分的網貸平臺風控是完全不合格的，之前一些大型的網貸機構發(fā)

4、生了嚴重的違約項目。隨著民眾對高收益產品逐漸理性，P2P行業(yè)在不久的將來注定會經歷一個痛苦而必要的轉型期和調整期，一大批沒有完善安全保障的小型網絡借貸平臺將被淘汰，一切野蠻、爆發(fā)式的增長都將成為過去式。而具備風控體系的企業(yè)，以及為P2P行業(yè)提供風控的企業(yè)將迎來新的發(fā)展機遇。
　　最后，本文從BP神經網絡創(chuàng)建的P2P借貸風險評論模型出發(fā)，并且把一些實際例子結合在一起進行分析，制定相應的處理方法或者意見，為促進互聯網金融P2P的領域就