P2P小额网络贷款信用评分模型的开题报告一、研究背景与意义随着互联网金融的发展，P2P网络贷款平台成为一个新的融资渠道。在P2P平台上，个人或企业可以借贷资金，以较低的利率获得更方便快捷、更灵活的融资方式。但随之而来的是，网络借贷平台上的投融资行为也面临风险和挑战。其中之一是借贷双方之间信用风险的问题。如何在保障借贷双方互利互惠的基础上，规避信用风险，是P2P网络贷款平台需要解决的问题之一。为了解决借贷双方间信用风险问题，P2P平台通常会对借款人的信用信息进行评估，根据评估结果给出相应的贷款额度和利率。当前，P2P小额网络贷款信用评分模型是一个比较有效、广泛应用的方法来进行借款人信用评估。然而，当前P2P小额网络贷款信用评分模型存在的不足是，评分模型的建立和使用通常都只考虑静态的个人信用信息，而缺少个人在时间序列上的信用行为。在实践中，借款人的个人信用行为是会随时间序列而发生变化的。因此，基于时间序列上的个人信用行为建立动态的P2P小额网络贷款信用评分模型，可以更全面地考虑借款人的信用情况，提高信用评估的准确性和预测能力。二、研究内容和方法本研究旨在基于时间序列上的个人信用行为建立P2P小额网络贷款信用评分模型，以更全面地考虑借款人的信用情况，提高信用评估的准确性和预测能力。具体研究内容如下：1.收集借款人的个人标识信息和信用信息，构建借款人信用数据库。2.利用时间序列分析方法，研究借款人在时间序列上的信用行为，并基于此确定评分模型的时间窗口大小和评分因子。3.利用“统计建模”方法，建立P2P小额网络贷款信用评分模型，利用借款人的时间序列信用数据和静态信用数据进行训练和建模。4.对建立的模型进行评估和测试，分析其评估准确性和预测能力。5.基于评估结果对模型进行优化和改进。三、研究目标和预期结果本研究的主要目标是基于时间序列上的个人信用行为建立P2P小额网络贷款信用评分模型，以更全面地考虑借款人的信用情况，提高信用评估的准确性和预测能力。在此基础上，本研究预期可以取得以下成果：1.建立P2P小额网络贷款信用评分模型，实现对借款人信用水平的有效评估和预测。2.通过评估和测试，分析所建模型的评估准确性和预测能力，并提出优化建议和改进方案。3.提高P2P小额网络贷款平台对借款人的信用评估水平，增强其风险管理能力，降低系统性风险。四、研究进度和计划安排本研究计划分为以下几个阶段进行：1.研究前期准备阶段（9月）收集相关文献资料，明确研究问题和方法，确定研究范围、目标和预期结果。2.数据收集和预处理阶段（10月）收集P2P小额网络贷款平台借款人的个人标识信息和信用信息，建立借款人信用数据库，并对数据进行预处理和清洗。3.建立时间序列分析方法和评分模型（11月-12月）利用时间序列分析方法，确定评分模型的时间窗口大小和评分因子，利用“统计建模”方法建立P2P小额网络贷款信用评分模型。4.评估和测试阶段（1月-2月）对建立的模型进行评估和测试，分析其评估准确性和预测能力。并基于评估结果对模型进行优化和改进。5.撰写论文和答辩准备阶段（3月-4月）撰写毕业论文，并完成论文答辩和答辩准备。五、结论本研究基于时间序列上的个人信用行为建立P2P小额网络贷款信用评分模型，可以更全面地考虑借款人的信用情况，提高信用评估的准确性和预测能力。该研究预期能够提高P2P小额网络贷款平台对借款人的信用评估水平，增强其风险管理能力，降低系统性风险。