P2P网络借贷平台的法律问题探究

P2P网络借贷平台是互联网金融模式之一,其主要是利用互联网技术为借贷双方提供一个信息交流和资金交易的中介服务平台,它是民间借贷从线下发展到线上的一种创新模式。但P2P网络借贷平台的本质和运营模式决定了其不可避免地存在诸多法律风险问题,需要从理论上对P2P网络借贷平台的性质、特征和运营模式进行分析,结合实践对其中存在的法律风险问题提出相关的建议和措施。     

不完全信息动态博弈在智能决策支持系统中的应用研究

运用博弈论方法和贝叶斯原理,将不完全信息动态博弈方法应用于智能决策支持系统,为如何将博弈论与决策支持系统相结合提供了一种崭新的思路。     

人才市场上的不完全信息博弈

随着统一分配制度的打破,人才市场应运而生.但是目前人才市场上却存在这样一个“奇特”的现象:广大求职人员呼吁就业难的同时,很多用人单位却在为人才缺乏而苦恼.本文用不完全信息博弈理论来对这种现象进行解释并给出相应的解决办法.     

我国P2P网络借贷运营模式简析

随着网络的全球化发展,P2P网络借贷应运而生。在我国,这一模式由于具有方便快捷等众多优势,加之又可以填补银行和民间信贷不足而备受关注。本文试图以国外P2P运营模式为切入点,简要介绍当前国内的P2P运营模式以及在一些新的发展。     

P2P网络借贷：金融创新中的问题和对策研究

一种为自然人之间提供网上借贷中介服务的网站,近两年在国内开始出现并迅速发展。借贷网站在提供便利、高效的借款途径、盘活居民闲散资金的同时,由于其身份模糊、缺乏监管、内部治理不规范等因素,留下了巨大的隐患。作为一种金融创新,监管和法律的及时跟进显得非常迫切。建议相关部份尽快出台管理办法,网站加强自身建设,实现个人网络借贷的健康有序发展。     

我国P2P网络借贷平台主要问题研究

P2P网贷业近几年在我国发展势头迅猛,各个行业各路资本纷纷进入其中。在监管政策尚未出台的情况下,须及时厘清该行业发展过程中存在的监管缺失、平台担保等主要问题。在借鉴国际P2P网贷平台发展经验的基础上,提出了相应的解决问题的建议措施。     

P2P网络借贷中投资者出借意愿影响因素分析

P2P网络借贷是一种运用互联网技术形成的新型金融服务模式,在个人和小微企业融资方面具有良好的应用前景.然而当前P2P网络借贷模式中,面临着借贷双方的低成交率这一主要问题.应用拍拍贷的实际交易数据,采用数理统计方法从出借人的出借意愿角度,对影响借贷成功率的关键因素及其影响程度进行了研究,研究结果对P2P借贷平台的合理运营和借款人实现成功融资具有一定的借鉴意义.     

我国P2P 借贷信息服务平台发展模式研究

Sviokla,J.认为P2P**平台在2009年经济管理界突破性观念中排名前十~([1])。到目前为止,我国已有数百家P2P借贷信息服务平台,但是因为多种原因导致平台发展过程中乱象丛生。鉴于此,本文对国内外典型P2P借贷信息平台发展过程进行梳理,采用SWOT分析方法,分析P2P借贷信息服务平台存在的优势、不足,面临的机遇和挑战,为今后我国P2P借贷信息服务平台更好地发挥资金融通作用,保障投资人的合法权益,实现平台多元化发展提出相应的政策建议。     

不完全信息下双寡头博弈动态调整合作机制的研究

对产量竞争的Cournot博弈,考虑参与人具有不完全的信息条件下产量动态系统调整问题。主要讨论两种产量调整策略：tit-for-tat策略及具有合作意向的tit-for-tat策略及其对应动力系统。分析结果表明,tit-for-tat策略可能使得竞争双方最终达成合作,但调整系统稳定性对参数敏感;而在参数的一定范围内,具有合作意向的tit-for-tat策略则可以保证Pareto最优状态的稳定性。     

不完全信息静态古诺博弈的求解方法

在分析了厂商的信息具有随机性的基础上，分别情况给出了两个信息具有随机性的静态古诺博弈模型，并应用概率论的知识，分别求出了这两个模型的贝叶斯均衡．     

基于粗糙集的不完全信息静态博弈及其均衡分析

不完全信息静态博弈中,往往假定参与者知道其他参与者类型的概率分布,然而很多时候这种概率分布很难甚至根本无法获得,参与人只能主观判断确定概率分布.论文使用粗糙集方法处理这种不确定性,参与人依赖对其他参与人类型的信息判断,计算其他参与人类型的近似精度,以此建立不完全信息静态博弈的粗集模型并定义粗糙静态均衡,最后通过古诺竞争模型说明该模型的运用.     

对等网中基于强互惠的节点行为演化分析

对等网的高度动态性、异构性、关联度低等特性,要求对等网中的节点之间要高度合作.与采用激励机制促进节点之间进行合作的方法不同,本文引入强互惠理论,解决对等网络中存在的节点不合作问题,即对等网络中存在的强互惠节点,为了公平,愿意自己承担成本来惩罚不合作节点.在理论上对系统中节点的行为演化过程进行了分析,仿真实验结果显示系统中不合作节点比例降低,且提高了系统的整体收益.     

部分信息下基于过度自信的动态最优消费投资决策

研究了投资者不知道风险资产的收益均值,并在过度自信的影响下,根据观测到的风险资产价格来推测其收益均值的真实值情况下的最优消费投资决策问题.将行为金融理论中过度自信这一重要的认知偏差纳入经典的最优消费投资问题中考虑,建立了部分信息下的最优消费投资决策模型,并运用随机动态规划原理得到了最优消费投资策略.在CRRA效用函数下发现,因风险资产收益均值的未知而导致的投资者套利需求为负,并得到了一个重要的结论:由于金融市场中信息的不完全,投资者过度自信时,其投资于风险资产的绝对值最优比例不一定增大.     

不完全信息下的封闭投标式拍卖机制研究

研究了两个投标者参与的，双边不完全信息下的单个不可分物品的封闭投标式拍卖模型，证明了除次高价格拍卖规则外，所有拍卖机制的均衡策略都是连续可微和严格单调增的，并且Ｎａｓｈ均衡集完全由一阶微分方程系统的边值问题所刻划。给出了实例分析，最后讨论了一类特殊的最优拍卖问题。     

基于投影的不完全信息直觉模糊多属性决策方法

针对权重信息和属性值信息都不完全确定的多属性决策问题,提出了一种基于投影的直觉模糊多属性决策方法。该方法利用直觉模糊集表示不完全的属性值,并以直觉模糊加权投影衡量可选方案与理想方案之间的相似度;在此基础上,通过优化求解非线性规划模型得到了属性权重;并根据方案与正、负理想方案的相对贴近度进行了优劣排序。算例分析结果表明,该方法可以有效解决不完全信息下的多属性决策问题。     

基于不完备信息系统的粗糙集方法及应用实例

很多信息系统都是不完备的,处理不完备信息系统的方法有很多,但粗糙集理论能够有效处理不完备信息.简要介绍了不完备信息系统下的粗糙集模型,并对一个应用实例进行了知识约简且做出决策.     

不完全信息下基于证据推理的多属性决策方法研究

针对不完全信息下多属性群体决策中存在的问题,提出一种基于证据推理的多属性群体决策方法。该方法首先应用灰色白化权函数将定量属性定性化,然后针对不同专家知识背景的不同,构建基于属性的专家赋权方法,用证据推理方法将不完全信息下的多个专家的意见进行集结,并应用效用理论对方案进行排序择优。最后通过一个算例验证该方法的有效性和可行性。     

基于D-S证据理论的不完全信息作战方案优选

针对带有不完全信息的作战方案优选问题,提出了一种基于D-S证据理论的多属性决策方法.首先由属性值构建残缺决策矩阵(矩阵中有某些未知元素),然后根据属性值的特征确定各属性对应的焦元.利用信任函数、似然函数和证据推理算法求得每个方案的效用区间和优先度,并根据优先度对所有方案进行排序,从而完成方案优选.该方法通过对作战方案优选过程中繁杂、不确定信息进行融合,可以较好地处理作战信息不完全对作战指挥决策的影响.以一类炮兵作战方案优选为应用算例,证明了该方法的有效性.