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基于爬虫数据的P2P网贷投资者信息识别能力研究

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基于爬虫数据的P2P网贷投资者信息识别能力研究

作者：夏平凡安徽财经大学

学位级别：硕士

2018年两会期间,国务院总理李克强提出要强化金融监管统筹协调,健全对互联网金融监管。政府工作报告连续五年高度聚焦互联网金融发展,2014年以来,从“促进互联网金融健康发展”,逐步深化为促进互联网金融规范发展以及警惕风险,深化至当... 详细信息

2018年两会期间,国务院总理李克强提出要强化金融监管统筹协调,健全对互联网金融监管。政府工作报告连续五年高度聚焦互联网金融发展,2014年以来,从“促进互联网金融健康发展”,逐步深化为促进互联网金融规范发展以及警惕风险,深化至当下的健全监管,体现出国家从政策层面对互联网金融发展给予了支持,将互联网金融的发展提升到战略高度,不断加强对互联网金融的认知,健全其监管体系。P2P网贷作为互联网金融的主要模式之一,近年来在我国呈现蓬勃生长之势。网贷之家官网披露信息显示,截止到2018年2月,我国网络借贷平台总量达6054个,2018年2月我国P2P网络借贷单月交易量高达1690.04亿元,累计历史成交额为66111.44亿元,这说明民间“草根”小额借贷模式在我国金融市场已经呈现迅速扩张发展的趋势。我国的网贷平台虽然由借款人自行设定利率,但是国家对利率设置了上限,因此市场并非是完全有效的,信息不对称的现象依旧存在,因此网贷利率并不能完全反映资金需求者的违约概率。网贷市场中的投资者处于信息劣势,那么投资者如果具有信息识别能力,就说明网贷市场的投资者是有理性权衡意识的,这在某种意义上能保证P2P网贷可以合理的发挥信息中介作用,也能较好的提升金融资源的配置效率,可以从源头上规避借款人的违约风险。因此,研究我国P2P网贷市场投资者信息识别能力存在必要性。本文借助Python软件,通过爬虫技术抓取了人人贷网站的396993条交易记录,从网贷平台在我国发展的现实基础出发,详细介绍与投资者信息识别能力相关的信息不对称理论、理性投资者理论、感知投资风险理论以及组合管理理论,根据归纳演绎法对网贷平台运营模式、借款人信息披露和投资者行为分析等方面文献进行梳理和评述,立足中国P2P网贷的典型化事实,通过构建理论模型和机理分析以期从理论层面对网贷市场投资者信息识别能力做出说明。层层递进、步步深入,从违约风险与利率的相关性、投资者参与人数和违约风险以及满标状态的影响因素三个层面进行实证研究,以期从数据和计量模型的量化视角验证投资者是否具有信息识别能力。得到以下研究结论:第一,利率与标的违约风险显著正相关。第二,违约风险对投资者参与人数有显著的影响。网贷行业借贷双方信息不对称相较于传统商业银行等借贷行业的信息不对称问题更为明显,投资者在筛选借款标的作出投资决策时,可能存在风险厌恶心理,因此风险越高,投资者拟投资的放款金额相对会减少,标的达到满标时参与的投资者人数会增加。第三,标的信息对满标状态有显著作用,投资者具有信息识别能力。利率相对较高的订单,违约风险越高,放款人偏好该类标的可能性减少。除了利率水平,其他变量也对满标状态发挥作用。标的金额、还款期限等订单信息与借款人年龄、学历、婚姻状况、历史借款次数、历史逾期次数和有无车产等资金需求者信息都对标的是否满标有显著的影响。从满标这一出发点来看,投资者会通过识别利率及利率以外的有用信息,选择风险水平较低的订单,也就是说网贷行业的投资者是具备信息识别能力和风险判断能力的。最后针对研究结论给出稳步推进网贷市场利率市场化,逐步完善金融征信体制健全化,全面加强网贷安全教育普及化的政策建议。

关键词： P2P网络借贷投资者信息识别能力

基于改进二元萤火虫群优化算法和邻域粗糙集的属性约简方法

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模式识别与人工智能 2020年第2期33卷 95-105页

作者：彭鹏倪志伟朱旭辉夏平凡合肥工业大学管理学院合肥230009 北方民族大学银川750021 合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重点实验室合肥230009

针对数据降维和去冗问题,提出基于改进的二元萤火虫群优化算法和邻域粗糙集的属性约简方法.首先,运用反向学习协同初始化种群,并基于Sigmoid变化函数的映射进行二进制编码,引入Levy飞行位置更新策略,提出改进二元萤火虫群优化算法.再以... 详细信息

针对数据降维和去冗问题,提出基于改进的二元萤火虫群优化算法和邻域粗糙集的属性约简方法.首先,运用反向学习协同初始化种群,并基于Sigmoid变化函数的映射进行二进制编码,引入Levy飞行位置更新策略,提出改进二元萤火虫群优化算法.再以邻域粗糙集作为评价准则,以改进算法作为搜索策略,进行属性约简.最后,通过在标准UCI数据集上的实验验证属性约简方法的有效性,并验证文中算法具有较优的收敛速度和精度.

关键词：属性约简邻域粗糙集二元萤火虫群优化算法反向学习 Levy飞行

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基于双错测度的极限学习机选择性集成方法

电子与信息学报 2020年第11期42卷 2756-2764页

作者：夏平凡倪志伟朱旭辉倪丽萍合肥工业大学管理学院合肥230009 过程优化与智能决策教育部重点实验室合肥230009

极限学习机(ELM)具有学习速度快、易实现和泛化能力强等优点,但单个ELM的分类性能不稳定。集成学习可以有效地提高单个ELM的分类性能,但随着数据规模和基ELM数目的增加,计算复杂度会大幅度增加,消耗大量的计算资源。针对上述问题,该文... 详细信息

极限学习机(ELM)具有学习速度快、易实现和泛化能力强等优点,但单个ELM的分类性能不稳定。集成学习可以有效地提高单个ELM的分类性能,但随着数据规模和基ELM数目的增加,计算复杂度会大幅度增加,消耗大量的计算资源。针对上述问题,该文提出一种基于双错测度的极限学习机选择性集成方法(DFSEE),同时从理论和实验的角度进行了详细分析。首先,运用bootstrap方法重复抽取训练集,获得多个训练子集,在ELM上进行独立训练,得到多个具有较大差异性的基ELM,构成基ELM池;其次,计算出每个基ELM的双错测度,将基ELM按照双错测度的大小进行升序排序;最后,采用多数投票算法,根据顺序将基ELM逐个累加集成,直至集成精度最优,即获得基ELM最优子集成,并分析了其理论基础。在10个UCI数据集上的实验结果表明,较其他方法使用了更小规模的基ELM,获得了更高的集成精度,同时表明了其有效性和显著性。

关键词：选择性集成双错测度极限学习机

基于烟花进化人工鱼群算法和多重分形的属性选择方法在空气质量预测中应用

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系统科学与数学 2020年第7期40卷 1157-1177页

作者：夏平凡倪志伟朱旭辉合肥工业大学管理学院合肥230009 合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重点实验室合肥230009

日益严重的空气污染,严重影响日常生产生活.因此,亟需对空气质量进行预测.为了实现高效、科学的预测,需准确地选择出空气质量数据集中的关键影响因素,故提出了基于烟花进化人工鱼群算法和多重分形的属性选择方法,并应用于空气质量预测中... 详细信息

日益严重的空气污染,严重影响日常生产生活.因此,亟需对空气质量进行预测.为了实现高效、科学的预测,需准确地选择出空气质量数据集中的关键影响因素,故提出了基于烟花进化人工鱼群算法和多重分形的属性选择方法,并应用于空气质量预测中.首先,采用混沌初始化方式生成初始种群,对人工鱼群算法进行离散化改进,并引入烟花进化机制,提出烟花进化人工鱼群算法(FEAFSA),提高算法的搜索效率;其次,融合FEAFSA和多重分形维数(MFD),对空气质量数据集进行属性选择,约简冗余、不相关属性,保留空气质量关键属性;最后,在8个UCI数据集上的实验结果表明,相较于其他属性选择方法,其能有效剔除冗余因素,性能更优,同时表明其有效性、稳定性和显著性.在进行性能测试之后,将其应用于北京、上海和广州地区的空气质量等级和指数预测中,取得了良好的预测效果.

关键词：人工鱼群算法烟花进化多重分形属性选择空气质量预测

基于P2P网络借贷平台的互联网金融对资源配置的影响

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齐齐哈尔大学学报（哲学社会科学版） 2017年第5期 74-79页

作者：夏平凡安徽财经大学金融学院安徽蚌埠233030

本章从P2P网络借贷的视角出发,通过理论分析和实证分析相结合的方式,研究互联网金融的发展对社会资源配置造成的影响。在变量选取时,从网络借贷综合利率视角来刻画P2P网络借贷的发展广度,进一步分析互联网金融的成长趋势。社会资源配置... 详细信息

本章从P2P网络借贷的视角出发,通过理论分析和实证分析相结合的方式,研究互联网金融的发展对社会资源配置造成的影响。在变量选取时,从网络借贷综合利率视角来刻画P2P网络借贷的发展广度,进一步分析互联网金融的成长趋势。社会资源配置方面,本文选择社会融资规模反映实体经济受互联网金融发展的影响,从金融体系中获得的资金总额;通过银行贷款利率指标波动,来分析网贷平台的发展,对传统商业银行借贷行业的冲击,进一步研究互联网金融的发展,对间接融资的影响深度。结合以前互联网金融发展对资源配置影响的理论方法,从质化的视角和量化的层次,分别分析互联网金融对社会资源配置的影响方面和作用程度。从而为政府调整财政政策,影响社会总需求,优化资源配置,从而影响就业和国民收入提供可靠的参考依据。

关键词：互联网金融资源配置 VAR模型

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肺水通道蛋白与慢性阻塞性肺疾病

中医药临床杂志 2017年第12期29卷 1995-1997页

作者：夏平凡王胜安徽中医药大学安徽合肥230038 安徽中医药大学第一附属医院安徽合肥230031

20世纪90年代初发现第一个水通道蛋白AQPl（aquaporinl），自此越来越多的水通道蛋白被发现，并且对水的跨膜转运有了新的了解和认知[’1。目前在哺乳动物体内体内发现的水通道蛋白有13种之多，AQP0-12。

关键词：肺水通道蛋白慢性阻塞性肺疾病气道炎症气道黏液高分泌

基于反向二元萤火虫算法和差异性测度的选择性集成方法

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系统科学与数学 2021年第3期41卷 730-746页

作者：夏平凡倪志伟朱旭辉倪丽萍彭鹏合肥工业大学管理学院合肥230009 合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重点实验室合肥230009

选择性集成学习可以使用较少数目的基分类器,提高集成分类能力.基分类器间的差异性和平均精度是影响集成性能的两个重要指标.当集成系统中基分类器间差异性较大时,则其平均精度较小;当基分类器的平均精度较大时,则其差异性较小.故二者... 详细信息

选择性集成学习可以使用较少数目的基分类器,提高集成分类能力.基分类器间的差异性和平均精度是影响集成性能的两个重要指标.当集成系统中基分类器间差异性较大时,则其平均精度较小;当基分类器的平均精度较大时,则其差异性较小.故二者之间的平衡状态可使集成性能达到最优.为了寻找该平衡状态,提出一种基于反向二元萤火虫算法和差异性测度的选择性集成方法(RBGSODSEN).首先,采用Bootstrap抽样方法独立训练出多个基极限学习机(extreme learning machine,ELM),构建原始基ELM池;其次,采用差异性测度对原始基ELM池进行预选择,选择部分差异性和预测精度均较优的基ELM,剔除综合性能较差的基ELM,降低选择性集成的计算复杂度;接着,改进萤火虫的位置更新方式,引入反向搜索、协同进化和随机变异机制,提出一种反向二元萤火虫算法(RBGSO);最后,采用RBGSO对预选择后剩下的基ELM进行二次选择,选择出集成性能最优的基ELM子集成.在25个标准数据集上的实验结果表明,与其他选择性集成方法相比较,RBGSODSEN选择了较少规模的基ELM,取得了更优的预测性能,具有较好的稳定性、有效性和显著性.

关键词：选择性集成二元萤火虫算法反向搜索差异性测度极限学习机

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房屋产权、房价预期与居民主观幸福感

齐齐哈尔大学学报（哲学社会科学版） 2018年第3期 68-72页

作者：童昊夏平凡安徽财经大学金融学院安徽蚌埠233030

本文基于幸福经济学视角,利用中国家庭金融调查中心数据(CHFS),建立有序Logit模型实证分析房屋产权、房价预期对居民主观幸福感的影响。实证研究表明:第一,住房产权对居民主观幸福感有显著正向影响;第二,居民预期未来房价上涨时,房屋产... 详细信息

本文基于幸福经济学视角,利用中国家庭金融调查中心数据(CHFS),建立有序Logit模型实证分析房屋产权、房价预期对居民主观幸福感的影响。实证研究表明:第一,住房产权对居民主观幸福感有显著正向影响;第二,居民预期未来房价上涨时,房屋产权对居民主观幸福感的影响程度提高;第三,只有居民拥有一套住房时,其对未来房价预期才对主观幸福感具有显著正向影响。因此,政府应规范住房市场、稳定房价,合理引导居民预期。同时完善资本市场建设,保持投资渠道畅通等。从而提升居民幸福感,实现全面小康。

关键词：房屋产权房价预期幸福感有序Logit模型

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互联网普及、数字普惠金融与经济增长

合肥工业大学学报（社会科学版） 2019年第2期33卷 11-19页

作者：夏平凡何启志安徽财经大学金融学院安徽蚌埠233030

以互联网普及、数字普惠金融为代表的数字经济在激发投资活力、拉动地区经济增长等方面发挥着重要作用。文章立足我国互联网普及与数字普惠金融发展的典型化事实以及互联网普及、数字普惠金融与经济增长两两之间的作用机理,基于全国31... 详细信息

以互联网普及、数字普惠金融为代表的数字经济在激发投资活力、拉动地区经济增长等方面发挥着重要作用。文章立足我国互联网普及与数字普惠金融发展的典型化事实以及互联网普及、数字普惠金融与经济增长两两之间的作用机理,基于全国31个省份的面板数据,建立PVAR模型,实证研究互联网普及、数字普惠金融与经济增长的互动效应。研究发现:第一,互联网普及通过技术创新和增加金融覆盖面,短期内对数字普惠金融和经济增长有正向影响,长期内由于立法监管滞后性对其存在负面影响;第二,数字普惠金融对互联网普及和经济增长有正向促进作用,数字普惠金融通过缓解金融排斥、减少流动性约束等为互联网交易提供群众监督,为经济增长注入活力;第三,经济增长对互联网普及和数字普惠金融有正向影响,可为互联网技术的革新和普惠金融发展提供政策扶持和资金支持。最后根据研究结论提出了可供参考的对策建议。

关键词：互联网普及数字普惠金融经济增长 PVAR模型