刘翱^1,2,3，童泽平^1,2，邓旭东^1,2，刘克^4,5,6

1.武汉科技大学管理学院,武汉 430065; 2. 武汉科技大学服务科学与工程研究中心,武汉 430065;3. 智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室, 武汉 430065; 4.中国科学院数学与系统科学研究院, 北京 100190; 5.中国科学院管理决策与信息系统重点实验室, 北京 100190;6. 中国科学院大学, 北京 100049

出版日期:2017-07-25发布日期:2017-09-30

An Improved TOPSIS Evaluation of Peer-To-Peer Lending's Operational Efficiency

LIU Ao ^1,2,3 , TONG Zeping ^1,2 ,DENG Xudong ^1,2 ,LIU Ke ^4,5,6

1. School of Management, Wuhan University of Science and Technology, Wuhan 430065; 2. Research Center of Service Science and Engineering, Wuhan University of Science and Technology, Wuhan 430065; 3. Hubei Province Key Laboratory of Intelligent Information Processing and Real-time Industrial System, Wuhan 430065; 4. Academy of Mathematics and Systems Science, ChineseAcademy of Sciences, Beijing 100190; 5. Key Laboratory of Management, Decision and Information Systems, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190; 6. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049

Online:2017-07-25Published:2017-09-30







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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.

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