摘要：中国的P2P网络贷款行业发展非常迅速，但在当前整个P2P行业存在着许多风险，问题最突出的就是信用问题，严重影响整个P2P网贷行业，为此，对借贷人信用评估模型的研究十分有必要。本文通过对从人人贷网站上抓取的数据，首先运用交叉频率法简单地分析了各个指标与信用等级的关系，然后分析了BP神经网络原理在P2P借款人信用评估上的应用研究。运用BP神经网络的方法得到了P2P网络借贷个人借款者的信用评估模型，并提出改进方法，可以有效评估个人借款者信用状况，为P2P平台提供评估方法和建议。

关键词：BP神经网络；个人信用评估模型；交叉频数分析法

目录

摘要

Abstract

1  引言

1.1  研究背景

1.2  研究意义

1.3  本文研究内容-2

2  文献综述-2

2.1  国外研究现状-2

2.2  国内研究现状-3

3  研究指标的描述性统计分析-3

3.1  借贷人信用评估模型的指标变量说明-4

3.2  交叉频数分析-9

4  BP神经网络在信用评价模型中的应用-9

4.1  研究方法介绍

4.2  数据预处理

3.3  数据分组

5  BP神经网络模型的建立与改进

5.1  确定隐含层数及节点数

5.2  确定传输函数

5.3  传统BP神经网络模型的应用

6  BP神经网络的局限性和改进方法

6.1  BP神经网络的局限性

6.2  BP神经网络的改进方法

7  结论及建议

7.1  结论

7.2  建议-17

8  参考文献