【摘 要】
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随着数字金融的飞速发展,在线资金规模快速扩大,为满足不同资质用户消费贷款需求,各互联网金融平台推出的消费贷产品门槛逐渐降低,导致用户之间风险差异增大,给资金管理带来了不小的挑战。在此背景下,本文针对借贷资金流预测问题展开研究。本文以某互联网金融平台推出的消费贷A产品为例,将其平台贷出和用户还款资金流作为研究对象,构建模型预测其借贷资金流,主要工作如下:（1）通过绘图分析,发现平台贷出和用户还款资金
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随着数字金融的飞速发展,在线资金规模快速扩大,为满足不同资质用户消费贷款需求,各互联网金融平台推出的消费贷产品门槛逐渐降低,导致用户之间风险差异增大,给资金管理带来了不小的挑战。在此背景下,本文针对借贷资金流预测问题展开研究。本文以某互联网金融平台推出的消费贷A产品为例,将其平台贷出和用户还款资金流作为研究对象,构建模型预测其借贷资金流,主要工作如下:（1）通过绘图分析,发现平台贷出和用户还款资金流趋势存在差异,需要分别进行建模预测;（2）基于资金流特点,除构建金融与时间维度的特征外,还从百度和微博上爬取A产品相关的新闻和评论信息,使用情感分析将其量化,构建舆论特征;（3）建立LSTM、GRU、Wave Net模型进行预测研究,研究过程中发现,Wave Net模型在预测精度、模型稳定性和收敛速度上都有更好的表现;（4）在简单模型中引入双层注意力机制,提出了BI-AM-LSTM、BI-AM-GRU、BI-AM-Wave Net模型,结果表明,加入双层注意力机制能够有效提升预测精度;（5）为进一步提升预测精确度,将BI-AM-Wave Net模型分别与LSTM和GRU模型相融合,提出了BAWL和BAWG模型,研究发现,融合模型在预测精度上表现有一定提升,BAWG模型预测效果更好。（6）针对信息提取不足的问题,将CEEMDAN分解方法与BAWG模型相结合,提出了CBAWG模型,结果表明,其在预测精度上有进一步的提升,但提升较少。本文对A产品借贷资金流的预测在精确度和趋势把握上都表现良好,验证了所提出模型在预测资金流上具有可行性和有效性。
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