【摘 要】
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互联网金融日益繁荣,越来越多的投资人选择P2P平台投资理财,但是在获得高收益的同时,又面临着较传统投资方式较高的投资风险。随着P2P行业的快速发展,平台跑路、倒闭现象不断
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互联网金融日益繁荣,越来越多的投资人选择P2P平台投资理财,但是在获得高收益的同时,又面临着较传统投资方式较高的投资风险。随着P2P行业的快速发展,平台跑路、倒闭现象不断发生,各种风险问题不断出现。同时,在信息严重不对称的情况下,很多投资者无法很好地评估投资风险,做出科学、合理的投资决策。本文阅读了大量国内外关于P2P网贷行业研究的文献,梳理了我国P2P网络借贷投资风险理论和方法,分析了国内P2P网贷的风险成因,找出了判断P2P平台风险的关键因素,确定了P2P平台风险评估指标体系。针对BP神经网络在理论和应用上的缺陷,用遗传算法来优化BP神经网络,建立了遗传神经网络模型来对P2P平台蕴含的风险进行评估。同时借用MATLAB工具来实现遗传算法对BP神经网络的优化,其中训练样本数据来源于网贷之家、佳璐数据等第三方平台。在完成对P2P平台的风险评估后,又建立了P2P平台上投资人和借款人的不完全信息博弈模型,其中借款人分为高风险借款人和低风险借款人,通过构造投资人和借款人两种不同风险借款人的博弈矩阵,可探讨研究信息不对称对借贷双方行为决策的影响。建立科学、合理的P2P投资风险评估模型,使投资者准确把握投资项目的潜在风险,具有很大的研究意义。本文建立的风险评价指标体系考虑了多方因素,结合了传统商业银行和体现P2P网贷互联网特点的风险判断因素,评价指标较为全面,且比较有代表性。其次,分析遗传神经网络模型的结果可发现,此模型可有效对P2P平台进行评估,灵敏的识别正常平台和问题平台,其正确率也要远大于单纯运用BP神经网络对P2P平台进行风险评估,这验证了模型的可行性和适用性。最后,通过博弈论分析发现,信息不对称会对投资人和借款人的行为产生影响,投资人不能盲目追求高收益,要分散投资,选择合适的项目,来降低损失。
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