P2P网络借贷平台风险识别与防范—以Prosper平台为例开题报告

 2024-06-02 23:45:12

1. 本选题研究的目的及意义

P2P网络借贷作为一种新兴的互联网金融模式,近年来在全球范围内迅速发展,为借贷双方提供了便捷、高效的融资渠道。

然而,P2P网络借贷平台在发展过程中也暴露出一些风险,如信用风险、欺诈风险、流动性风险等,这些风险的存在严重制约了P2P网络借贷行业的健康发展。

因此,对P2P网络借贷平台的风险进行识别和防范,对于保障投资者的利益、维护金融市场的稳定、促进P2P网络借贷行业的持续健康发展具有十分重要的意义。

剩余内容已隐藏,您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容!

2. 本选题国内外研究状况综述

P2P网络借贷平台风险管理是近年来学术界和实务界关注的热点问题。

近年来,国内外学者对P2P网络借贷平台的风险识别与防范进行了大量的研究,取得了一定的成果,但也存在一些不足。

1. 国内研究现状

剩余内容已隐藏,您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容!

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究以美国Prosper平台为例,采用案例分析、文献研究、数据分析等方法,对P2P网络借贷平台的风险识别与防范进行深入研究。

1. 主要内容

1.对P2P网络借贷平台的定义、特征、发展历程等进行概述,并介绍Prosper平台的运营模式、发展现状等基本情况。

剩余内容已隐藏,您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容!

4. 研究的方法与步骤

本研究将采取以下步骤进行:
1.文献研究:系统梳理国内外P2P网络借贷平台风险识别与防范的相关文献,为本研究提供理论基础和研究方法借鉴。


2.案例分析:以Prosper平台为例,收集并分析其运营模式、风险事件、风险管理措施等相关资料,深入剖析P2P网络借贷平台风险的特征和成因。


3.数据分析:收集Prosper平台的借款人数据、交易数据等,利用机器学习算法构建风险识别模型,并对模型进行评估和优化。

剩余内容已隐藏,您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容!

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面:
1.研究视角:本研究将机器学习算法应用于P2P网络借贷平台风险识别,构建了基于机器学习的风险识别模型,为平台风险管理提供了新的思路和方法。


2.研究对象:本研究以美国Prosper平台为例,对国外P2P网络借贷平台的风险识别与防范进行了深入研究,丰富了该领域的案例研究。


3.研究方法:本研究采用案例分析、文献研究、数据分析等多种研究方法,将定性和定量分析方法相结合,增强了研究的科学性和可靠性。

剩余内容已隐藏,您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容!

6. 计划与进度安排

第一阶段 (2024.12~2024.1)确认选题,了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段(2024.1~2024.2)查询阅读相关文献,列出提纲

第三阶段(2024.2~2024.3)查询资料,学习相关论文

剩余内容已隐藏,您需要先支付后才能查看该篇文章全部内容!

7. 参考文献(20个中文5个英文)

[1] 姜辉,李强,杨冬,等.P2P网络借贷平台风险识别与防范研究[J].金融理论与实践,2020(1):96-101.

[2] 李伟,唐晓.P2P网络借贷平台信用风险评价研究——基于BP神经网络模型[J].金融发展研究,2019(11):46-54.

[3] 王晓玲,王鹏.基于FS-BP神经网络的P2P网络借贷平台风险评价[J].经济研究导刊,2019(27):194-196.

剩余内容已隐藏,您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容!立即支付

以上是毕业论文开题报告,课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。