P2P网贷借款者信用风险影响因素的研究开题报告

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，由于p2p网贷平台信息不对称、缺乏有效的信用评估体系等问题，借款者的信用风险成为了制约其健康发展的重要因素。

因此，研究p2p网贷借款者信用风险影响因素，对于保障投资人资金安全、促进p2p网贷行业持续健康发展具有重要的理论和现实意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

p2p网贷借款者信用风险管理是近年来学术界和业界共同关注的热点问题。

国内外学者从不同角度对此进行了广泛的研究，取得了丰富的成果。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将从借款者个人特征、借款行为特征以及外部环境因素三个维度，构建p2p网贷借款者信用风险影响因素指标体系。

1.借款者个人特征：
-人口统计学特征：年龄、性别、学历、婚姻状况、收入水平、职业等。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采取定量研究为主、定性研究为辅的研究方法，并结合案例分析、实证研究等多种方法，以确保研究结论的科学性和可靠性。

具体研究步骤如下：
1.文献综述阶段:深入搜集、整理和分析国内外关于p2p网贷借款者信用风险影响因素的文献资料，了解已有研究成果，梳理研究思路，构建理论框架，为后续研究奠定基础。

2.理论分析阶段:在文献综述的基础上，结合p2p网贷的特点和发展现状，分析p2p网贷借款者信用风险的内涵、特征、影响因素及其作用机制，构建多维度、全面的p2p网贷借款者信用风险影响因素指标体系。

5. 研究的创新点

本研究力求在以下几个方面体现创新性：
1.构建多维度、全面的p2p网贷借款者信用风险影响因素指标体系:-在借鉴已有研究成果的基础上，结合中国p2p网贷市场的实际情况，从借款者个人特征、借款行为特征以及外部环境因素三个维度构建指标体系，力求更全面、更准确地反映影响p2p网贷借款者信用风险的因素。

-特别关注借款者的网络行为特征数据，例如注册时间、登录频率、浏览记录等，这些数据可以反映借款者的风险偏好和还款意愿，是传统信用评估体系中所缺乏的。

2.采用机器学习方法构建p2p网贷借款者信用风险评估模型:-相较于传统的统计分析方法，机器学习方法能够处理更加复杂的数据关系，提高信用风险评估模型的预测准确性和效率。

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

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 肖静华,谢志华.p2p网络借贷平台风险管理研究[j].金融发展研究,2015(07):80-86.

[2] 李志华,刘洋.p2p网贷信用风险影响因素实证研究[j].商业经济研究,2016(14):160-162.

[3] 唐松,王擎,周颖刚.p2p网络借贷违约风险影响因素的实证研究[j].金融理论与实践,2017(02):63-69.