P2P网络借贷出借人决策支持模型研究的开题报告_第1页
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P2P网络借贷出借人决策支持模型研究的开题报告一、研究背景及意义随着互联网金融的快速发展，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，本研究旨在探讨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、研究内容及方法研究内容：1.分析P2P网络借贷市场的现状及发展趋势。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。研究方法：1.文献研究法：对P2P网络借贷平台的相关文献进行研究，了解平台的发展现状、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。5.实证研究法：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.对模型进行实证研究，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，总结研究成果。提交毕业论文（10月31日前）。四、研究难点本研究的难点主要是数据挖掘和建模。数据量庞大，需要对大量的信息进行筛选和分析，以提取出有用的指标；同时，建模过程中需要运用多种机器学习算法，并确定最合适的决策支持模型，以提高模型的预测精度和实际应用效果。五、研究意义本研究将有力促进P2P网络借贷的健康发展，提高出借人投资决策的水平，降低风

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