基于改进TOPSIS法的P2P网贷平台运营效率评价北大核心CSCD

近年来,P2P网络借贷发展迅猛,吸引了来自金融、经济、管理等诸多领域研究人员越来越多的关注.如何结合运营数据对P2P网贷平台效率进行综合评价,这对P2P网贷平台的运营管理和投资者的投资决策有着十分重要的影响,目前关于这方面的研究相对欠缺.鉴于此,文章提出数据驱动赋权的改进TOSPSIS法对P2P网贷平台效率进行综合评价.首先,针对TOPSIS法存在的主观权重问题,提出数据驱动赋权的数学模型;其次,利用教与学优化算法确定最优权重,以最大化赋权前后数据的一致性和权重的客观性;最后,结合网贷之家的运营数据应用改进TOPSIS法对100家P2P网贷平台效率进行综合评价.结果表明,基于改进TOPSIS法的评价结果和网贷之家的评价结果具有较高的一致性.     

基于熵权灰色关联TOPSIS法的涉农P2P网贷项目优选研究

随着"互联网+农业"的逐步深入,涉农P2P网贷将成为缓解农民借款难的有效途径,建立涉农P2P网贷项目优选模型对保障资金借出者的资金安全和收益具有很好的现实意义.根据ECIRM模型从5个维度建立衡量信用风险及还款能力的涉农P2P网贷项目评价指标体系,在资金借出者根据自己的要求对借款项目初步筛选的基础上,建立网贷项目优选模型,利用熵权灰色关联TOPSIS法对网贷项目进行优选排序,为出资者决策提供参考依据.     

P2P网贷平台风险预测研究

随着大数据和机器学习的流行,其在破产预测和风险预测领域逐渐崭露头角。本文运用爬虫技术得到885家网贷平台的16815条数据,通过因子分析及模型验证挖掘出了若干能较好评估P2P平台风险的因子。然后本文通过选取的指标体系建立了Logistics回归、支持向量机、BP神经网络、LightGBM等单模型以及融合模型进行学习训练,所建立的融合模型在测试集中得到最高的准确率,说明本文所建的融合模型能较好地评估网贷平台的风险。本文还选取决策树绘图以及对特征进行重要性排名,选取出了对识别问题平台有重要作用的十项特征。这对投资者选取安全平台进行投资或者监管者选取重点平台进行监管有很好的借鉴意义。     

基于SVM~(K-Means)的非均衡P2P网贷平台风险预测研究

P2P网贷平台的高速发展,降低了小微企业的借贷成本,提高了投资者的收益与效率,较好地满足了小微企业的融资需求.然而,现阶段中国的P2P网贷平台在发展过程中也暴露出大量的风险问题,不仅使投资者财富遭受损失,也严重危害了P2P行业的健康发展.因此,对P2P网贷平台进行早期风险预测,在风险问题未发生之前对投资者进行风险预警并为投资者提供投资辅助决策是目前学术界广受关注的一个热点研究问题.针对真实P2P网贷平台数据的类别分布非均衡性问题,文章提出了一种基于K-Means聚类和支持向量机(support vector machine,SVM)的非均衡分类方法SVM~(K-Means)用以预测P2P网贷平台风险.通过网贷之家真实数据并以经典的逻辑回归(logistic regression)、支持向量机以及神经网络(back propagation neural network)为基准方法进行的比较试验表明,文章提出的SVMK-Means方法能够更加准确地在早期进行P2P网贷平台风险预测.     

基于BP神经网络的P2P网贷借款人信用评估

评估借款人信用是P2P网贷公司控制风险的重要步骤,对于网贷公司的正常运行有着极其重要的意义。论文参考商业银行信用指标体系并根据P2P网贷自身特点,建立了P2P网贷借款人的信用评估指标体系。根据建立的指标体系构建相应的BP神经网络模型,并利用一步正切法进行优化。然后选取具有代表性的P2P网贷平台的相关数据,对该模型进行训练和仿真,证明了该模型对P2P网贷平台的风险控制起到一定的作用。     

对TOPSIS法用于综合评价的改进

本文指出了 TOPSIS法用于综合评价所存在的问题 ,并提出了相应的改进方法 ,使 TOPSIS法用于综合评价以及多目标决策分析更趋完善 ,所得分析评价结果更合理更客观     

基于改进TOPSIS法的供应商选择方法

本文在确定供应商选择的指标体系的基础上，以各指标作为评价的目标，建立评价供应商的改进TOPSIS法，求解各指标对应的客观权重，然后利用权重计算各供应商与理想解的距离，根据各供应商与理想解的距离大小确定优劣排序，实现主观信息与客观信息相结合的合理评价，最后结合案例分析证明了评价体系和评价方法的有效性。     

基于组合赋权灰色关联改进TOPSIS法的应急物流供应商评价

科学合理地评价应急物流供应商对于建立健全救灾物质储备制度和应急物质保障体系意义重大.在总结现有研究与评价方法的基础上,针对应急物流的特点,建立了应急物流供应商评价指标体系;通过群决策相对熵集结方法与改进熵值法这两种主客观赋权法的组合求得评价指标的权重.将灰色系统理论与改进TOPSIS方法相结合,构建一种新的相对贴近度形式,根据相对贴近度的大小,对备选应急物流供应商进行排序和择优.通过与其它所提方法的对比分析验证了评价指标体系与方法的可行性与有效性.     

P2P网贷违约人是否具有区域性特征——来自湖南省的例证

借助网络爬虫技术手段获取"人人贷"平台上借款人的各项信息,提取两个样本:分为全国随机样本和湖南省随机样本,构建二元Logit回归模型,分析其中对违约率有显著影响的变量.研究表明,负债收入比、借款期限、学历、房产、房贷、描述指数对违约行为有负向影响,而借款利率、车产、认证个数对借款者违约行为有正向影响.同时,通过对两个样本最终回归模型的比较,发现湖南省违约人特征与全国随机样本中体现的违约人特征基本一致,但其中较为特殊的是,在湖南拥有房产和车产不能作为网络借款人履约能力提升的标志.     

基于改进TOPSIS方法的珠三角城市民生状况评价

从系统论角度出发,构建了民生改善循环系统模型,提出了涵盖社会发展、经济发展、生态环境、民生改善的民生状况评价指标体系,并采用改进TOPSIS方法对珠三角地区九个城市的民生状况进行评价,根据评价结果将九个城市民生建设分为突出发展型、(相对)均衡发展型、非均衡发展型和边缘发展型.     

基于级差最大化组合赋权TOPSIS灰关联投影法的区域碳效率动态评价

针对传统碳效率评价多为单一经济产出的静态评价的不足,从经济、福利及人口等角度构建碳效率综合评价指标体系;通过把TOPSIS、灰色关联理论和矢量投影法引入到碳效率评价中,在传统加法合成和乘法合成组合赋权的基础上利用级差最大化法对评价指标赋权;并进一步引入时间变量对时间序列赋权,利用时序算术平均算子对前后两次加权进行集成,提出一种基于级差最大化组合赋权的TOPSIS灰关联投影动态评价模型。以泛长三角区域为例进行实证研究显示:该区域碳效率水平存在明显差异,产业发展不均衡。研究认为,应充分挖掘该区域的战略优势和发展潜力,协同发展,实现低碳经济。     

基于传递性的效率评价及改进

现有交叉效率矩阵中往往会存在一些同行效率评价远低于自我效率评价的情形,即出现同行间的恶意评价。本文将第三方作为间接元素,考虑到这些间接元素在效率评价矩阵中具有传递性,引入间接判断结果对原有的交叉效率矩阵进行反复迭代,并证明迭代过程的最终稳定性。迭代的最终结果可以消除效率矩阵中的恶意评价元素,得到新的效率评价矩阵。最后,通过算例来说明模型的可行性和实用性。     

基于注水原理TOPSIS法的水环境质量评价研究

对水质影响因子权重完全未知的情况,基于注水原理,建立了区间型属性权重的确定模型.通过将水质监测数据和水环境质量评价标准转化为区间数浓度矩阵,运用定义的区间数属性权重优化模型,得到了浑河东陵大桥处13个水质指标影响因子的权重值.定义了一个新的距离公式,利用定义的距离公式,结合欧式距离,得出了各评价等级与正理想解间的贴近度,并根据各评价等级与正理想解间贴近度的大小,得出浑河东陵大桥处水质评价的最可能等级为劣V级.提出的水环境质量评价模型,不仅可以用于水质等级的评价中,对考虑区间数的多属性决策问题,也有一定的借鉴和推广价值.     

基于改进熵权法的区间直觉模糊TOPSIS方法

本文对区间直觉模糊信息的TOPSIS多属性决策方法进行了研究。在属性权重信息完全未知的情况下,通过研究熵权法以及区间直觉模糊集本身的一些性质特点,将熵权法拓展到区间直觉模糊环境中来确定属性权重,进而提供了一种可直接利用评估信息的新的TOPSIS决策方法。该方法不仅拓展了传统熵权法的应用范围,而且不需要决策者事先给出权重信息,结果更加客观和可靠。应用实例表明该方法的可行性和有效性,具有推广应用价值。     

基于改进TOPSIS法的海南省资源环境承载力时空差异研究

资源环境承载力评价可以为区域资源环境管理提供有效的决策依据.以海南省作为研究对象,通过构建资源环境承载力指标体系,结合熵权法来改进TOPSIS法,构建资源环境承载力评价模型,从时间序列和空间分布对海南省资源环境承载力进行分析.结果表明:1)在时间序列上,2010-2019年海南省资源环境承载力总体处于上升趋势,并且承载能力仍有较大的提升空间;2)在空间分布上,2019年海南省资源环境承载力以低承载为主,占全省面积的67.35%;高承载面积仅占总面积的6.63%.进一步说明除海口市外的海南省其他区域资源环境条件较弱,因此,在注重高质量发展的同时,更应做到区域协同发展,从而推动整体区域资源环境承载力水平的提高.     

用TOPSIS法综合评价工业经济效益

一、引言 目前,我国评价工业经济效益用的是多个经济效益指标,如净产值率、固定资产产值率、资金利税率、销售利润率、定额流动资金周转天数等等.这些指标虽然可从不同的角度对工业经济效益进行全面考核,但由于有多个指标,各指标每年度的变化方向常常相互冲突,因而给经济效益的综合评价和排序比较带来很大困难。尽管有些学者曾探索使用关联度分析法[1]、主成份分析法[2]、层次分析法[3]和模糊评价[4]等方法来对工业经济效益进行排序比较,但这些方法都没有能在实际工作中得到推广和应用。究其原因主要有:(1)关联度分析法的科学性还有待于探讨…     

基于情感分析和改进TOPSIS法的IT服务推荐算法

目前IT服务网站的推荐目录大多以价格、销量排列,未充分考虑用户的个性化需求,故本文提出基于情感分析和改进TOPSIS法(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)的IT服务推荐方法.通过爬取"猪八戒"网站IT服务的在线评论,运用基本的自然语言处理技术提取属性-情感词对,对其进行情感分析得出情感矩阵,并根据用户给出不同属性的权重,运用改进TOPSIS决策方法得出TOP-N推荐.实验结果表明,方法可以根据用户对不同属性的偏好进行个性化推荐,与传统方法相比推荐准确性有显著提高.     

基于模糊理论的改进TOPSIS法在工程项目评标中的应用

评标过程会涉及到大量的定性分析,定性分析过程中受到专家的经验知识和主观判断的影响较大,因而所确定的指标权重和指标值带有较强的主观模糊性,易造成评标决策的失误.基于模糊数能量化主观模糊性并融合到指标权重与指标值中,采用模糊理论对TOPSIS法进行改进,评价指标权重和指标值均用梯形模糊数表示,建立基于模糊TOPSIS法的评标模型.结果表明,依据CC值不仅可以对投标人排序,而且还能客观的反应出投标人自身的优劣,避免了劣中选优的情况发生.最后通过示例对提议模型的应用过程及可行性进行了说明.     

基于多活动DEA的公益众筹平台运营效率分析

中国互联网公益众筹平台近年来得到了快速发展,如何有效地评价众筹平台的运营效率成为公益捐赠者、筹款人以及平台管理者所关注的问题.文章以16家互联网公益众筹平台为研究对象,根据项目的文本描述将平台划分为疾病救助、教育助学、自然保护和扶贫救灾4个板块,建立了相应的投入产出指标体系.在此基础上,构建了基于方向距离函数的可处理共享投入及并行结构的多活动MDEA模型,设计了相应的求解算法来评价平台及各板块的运营效率和规模收益.实证结果表明,阿里巴巴公益平台在4个板块上表现都比较好,可以作为优先选取的对象.而广益联募、微博微公益、中国社会扶贫网等,其管理者可以通过控制成本或增大规模等措施来提高运营效率.最后,从平台管理者、政府部门、捐款人以及筹款人4个角度提出相应的建议.     

文本信息在P2P借贷平台违约评价中的作用——基于Multinomial Lasso-logistic模型

选取Lending Club 2007年1月至2016年3月的交易数据,运用Multinomial Lasso-logistic模型得到影响平台违约的关键因素并预测了违约概率.结果表明,出借人实际借款的总额、借款利率等因素对违约有显著的影响,此外与以往研究不同的是,发现由借款人提供的借款描述和借款标题等文本信息与违约之间显著负相关,说明当借款人提供更多的文本信息,将表现出相对较低的违约率.研究结论补充了现有文献的不足,对P2P平台的监管和投资者的决策提供了借鉴意义.