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金融监管开题报告
yqy405592709 2020-01-07

附件8:

北京联合大学毕业论文开题报告

一、题目背景和意义

随着互联网的快速发展,对人们日常生活的渗透,互联网金融逐渐成为整个金融生态体系中的一支重要力量。近年来,互联网金融在全球的快速发展也呈现出多种态势,网贷行业作为互联网金融的一份子,它的快速发展说明了其在市场经济的必要性和重要性。但在当前行业暴雷频发和监管不断发力的背景下,网贷行业整顿和监管已经成为人们急需解决的重大课题。本文选题的意义在于通过对网贷公司的金融监管进行分析,以此不断完善管理方式,也可以凝聚人心,为互联网的长远发展奠定基础。通过对金融监管管理效率进行深入研究,探寻适合国情的金融监管管理模式,提出改进和完善的建议和措施,也能为人们提供一些有益参考,促进整个中国互联网金融行业的发展,使其能够适应当下国际激烈竞争环境。 

二、国内外研究现状

随着信息技术的迅猛发展和移动互联网的广泛普及,各种传统产业在互联网技术影响下进行转型升级。早在2005年,老牌资本主义国家英国诞生了全球第一平台Zopa,标志着网络借贷行业的正式出现并得到迅猛发展,在欧美等西方国家,鉴于其个人信用体系透明度高,网络借贷很普遍,对其研究主要集中在风险预测和监管方面,美国的互联网金融监管体系涵盖了银行监管、证券监管和金融消费者保护三大方面,而英国金融行为监管局则发布了《众筹监管规则》对P2P等互联网金融模式进行监管。如Emekter(2015)利用P2P网络借贷平台之一的Lending Club的数据,探索P2P网络借贷的特点,评估其信用风险,衡量其借贷绩效。发现信用等级、债务收入比、FICO评分和循环线利用率在贷款违约中起着重要的作用;发现对高风险借款人收取更高的利率不足以弥补贷款违约的可能性。贷款机构必须找到吸引高FICO分数和高收入借款人的方法,以维持他们的业务。LEBFerreiraJPBarddalFEnembreck(2017)通过收集2007年到2016年的大量P2P借贷数据研究表明,P2P借贷呈现出一种不平衡的特征,其中有信誉的贷款请求数量远远大于无信誉的贷款请求数量,并通过监督分类模型和技术来正确处理等级不平衡影响信誉度预测率。A NamvarM Naderpour(2018)研究认为准确的风险预测是P2P借贷平台成功的关键。提出了一种基于Choquet模糊积分融合基分类器的新型信用风险预测框架,通过综合多个分类器的预测结果,在冲突结果和一致结果之间找到最大的一致性,从而改进了信誉度评估。

随着我国金融创新步伐的加快,在2007年,中国首个P2P网络借贷平台在上海注册,它标志着网络金融行业进入中国。如今我国互联网金融行业蓬勃发展,根据网络借贷天眼研究所的调查数据统计,结果表明:截至2018年底,我国网贷行业累计平台数量达6430家。而我国网络借贷金融监管研究主要由于近年暴雷频发以及投资风险剧增,引起学者和专家的注意,张沁怡(2018)认为在互联网金融高速发展下,我国仍采用传统的金融监管模式来监管互联网金融所带来的风险,在实践中对于新兴的互联网金融风险监控情况并不理想。邵振华(2018)认为由于我国互联网金融行业正处于法律监管空白期,使得前期的网络信贷行业缺乏法律法规的保障,导致互联网金融投资风险越来越大。冯硕(2018)认为目前国内所使用的信用评级体系无法较为精准地预测借款人或企业未来是否会违约,使得消费者无法衡量其风险,进而不敢在网络借贷平台进行投资、消费,阻碍了行业的发展。詹玥(2019)研究认为网贷依附于网络平台而产生的一种借贷模式,借贷双方通过网络平台发生借贷行为,避免了传统信贷中的供需匹配、地域限制等问题。

三、主要内容与待解决的问题

第一部分,阐述有关网贷平台方面的基本理论;第二部分,重点对我国网贷市场金融监管存在问题(诸如法律规范缺失、监管主体不明、信息披露不充分等问题)进行具体分析;第三部分,完善我国网贷市场金融监管所要解决的措施和对策(完善法律法规建设、确定监管主体以及建立健全信息披露制度等);结论部分总结全文指出未来研究方向。

从百度搜索内容来看,近年来我国网贷市场金融监管相关性的论文研究比较多,本文旨在重点突出网贷市场金融监管制度建设和有关法律完善,并提出一些建议和措施,以供参考。

    四、实施方案

本文主要是通过文献资料研究和部分网贷企业数据调查研究方法,对国内外有关网贷市场金融监管的相关文献和做法进行仔细阅读和分析,整理和得出这方面的关键理论。重点是在阐述有关网贷市场的基本理论基础上,对网贷市场金融监管所存在的问题进行分析,并依据问题提出完善网贷市场金融监管的措施和对策,旨在帮助人们从中不断健全网贷市场金融监管管理体系,提升其安全性。

五、进度计划

XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX。

(应根据指导教师在任务书中写明的建议进度计划安排,制定个人具体的时间计划。)

六、参考资料

[1]詹玥.P2P网贷的基本特征、风险敞口及监管对策[J].经营与管理,2019(1):17-20.

[2]郝睿,杨雲.探析P2P网络借贷“爆雷潮”成因及对策[J].经济观察,2019(1):21-25.

[3]鲁钊阳.论P2P 网络借贷中金融消费者权益保护法律制度的完善[J].金融理论与实践,2019(2):55-60.

[4]潘静.互联网金融监管规则的完善——以美英国家为镜鉴[J].河北经贸大学学报,2018(3):63-70.

[5] 周宇.金融危机的视角:P2P雷潮的深层形成机理[J].探索与争鸣,2019(02):109-116+144.

[6] 王苹果. P2P借贷产业风险及监管创新路径研究[J].管理现代化,2019(02):115-117.

[7] 付睿琦.我国P2P借贷产业发展现状、问题及对策研究[J].技术经济与管理研究,2018(09):74-78.

[8]沈德翔.互联网时代下的金融发展和监管模式探析[J].现代商贸工业,2018(10).

[9]张沁怡.对当前互联网金融风险的若干分析与思考[J].经贸实践,2018,(24):116.

[10]张翠君.互联网金融监管问题分析[J].纳税,2018,(33):167-168.

[11]邵振华.我国互联网金融监管现状及体系构建[J].经贸实践,2018,(23):135+137.

[12]杨茗.互联网金融发展思考[J].合作经济与科技,2018,(23):66-67.

[13]王励宁.我国互联网金融发展的问题与对策[J].经贸实践,2018,(24):117.

[14]冯硕.我国互联网金融监管现状及体系构建研究[J].当代经济,2018,(22):64-65.

[15]EmekterTuJirasakuldech.Evaluating credit risk and loan performance in onlinePeer-to-Peer (P2P) lending[J]. Applied Economics,2015(1).

[16]LEB Ferreira,JP Barddal,F Enembreck.Improving Credit Risk Prediction in OnlinePeer-to-Peer (P2P) Lending Using Imbalanced Learning Techniques[J]. InternationalConference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI),2017(11).

[17]Luis Eduardo Boiko Ferreira, Jean Paul Barddal,Fabrício Enembreck,等.Improving Credit Risk Prediction in Online Peer-to-Peer (P2P) Lending UsingImbalanced Learning Techniques[C]. International Conference on Tools withArtificial Intelligence (ICTAI). IEEE Computer Society, 2017.

[18] A NamvarM Naderpour .Handling Uncertainty inSocial Lending Credit Risk Prediction with a Choquet Fuzzy Integral Model[C].2018IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE),2018.

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