《高校校园贷的现状分析和探究》
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[摘 要]校园网贷作为互联网的金融的重要组成部分在全国各高校掀起了风潮.为了判断校园贷所带来的影响的优劣,基于模糊数学隶属度的基本原理,采用改进的层次分析法,选取创业情况、就业情况、学费的缴纳、校园消费、学生隐私安全以及学生不良生活作为评价指标,建立对应的隶属度矩阵,并根据隶属度矩阵构造各指标权重的判断矩阵,构建了校园网贷的模糊综合评价模型.通过工程实例的计算分析,对评价方法及模型進行了验证.结果表明,利用改进的层次分析法来构建权重矩阵,有效削弱了主观因素影响,对校园网贷的评价更客观、合理.
[关键词]应用数学；层次分析法；模糊数学隶属度；判断矩阵
中图分类号：F49 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2019）04-0258-01
0引言
随着互联网+、电子商务的快速发展,众多P2P网络[1]借贷平台不断向高校拓展业务.据悉,至2016年底,面向在校大学生的互联网消费信贷规模已突破800亿元,潜在消费信贷市场国模更是高达上千亿元.
20世纪70年代,美国运筹学家T.L.Sssty教授提出了层次分析法[2]这种简便、灵活、实用的解决多准则决策问题的方法（Epsitein et al,2005）.层次分析法是将复杂、模糊问题分解成若干因素,按支配关系将各个因素形成层次结构,并对相关因素进行逐层比较,通过对比结果进行检验,确定各因素的合理权重.本文将通过建立评价模型,来客观分析校园贷的发展现状.
1 模型建立
1.1基于隶属度矩阵改进AHP
普通AHP中判断矩阵的一致性问题一直是一个难点,虽然在实际应用中,可以凭借大致的估计来调整判断矩阵,但是这样毕竟带有主观性和盲目性,并且调整的过程相当复杂,往往需要多次重新赋值.为此,本文引入最优传递矩阵,对AHP法进行改进：不采用传统的专家打分法进行方案评价,而是利用相对隶属度矩阵构建一个权重判断矩阵对方案进行评价.这样在评价开始阶段就满足了一致性要求,直接求出权重值,避免了后期的一致性检验.
1.2评价模型
1.2.1 由各评价指标建立各指标的相对隶属度矩阵
隶属度属于模糊评价函数[3]中的概念,模糊综合评价是对受多种因素影响的事物做出全面评价的一种十分有效的多因素决策方法,其特点是评价结果不是绝对的肯定或否定,而是以一个模糊集合来表示.相对隶属度是设立参考系的隶属度.
根据所研究评价系统的实际情况,从代表性、系统性和适用性等的角度,建立模糊综合评价的评价指标体系,由各评价指标的样本数据建立单评价指标的相对隶属度的模糊评价矩阵.从而可得模糊评价矩阵为：
1.2.2综合评价值的确定
综合评价值 ,R为模糊评价矩阵[4],W为权重向量,把各评价指标的权重值 与各方案相应评价指标的相对隶属度值 相乘并累加,可得到模糊综合评价值z .
综合指标值 越大说明低j个方案越优,据此可进行科学决策.
2 模型求解
隶属度函数有多种类型,应针对不同指标的特点对其进行隶属度函数种类的选取.针对此题选取的 6 个指标,在指标的确定时,已对统计信息进行了隶属度标准化处理[5],具体参数如表所示.
将各个指标的权重值W与相应的指标的相对隶属度值R相乘并累加[6],记得模糊综合评价的指标值
在计算评价综合指数时,各指标取值范围均为0 1,通过加权平均得到的各指标的最终指数,然后将其代入至式,得到评价综合指数为0.247.综合指标越高,则说明校园贷对校园和社会越有利,反之则说明其存在不足,需要根据各指标得分找出具体问题,根据此结果判断校园贷的弊大于利,尤其体现在学生的不良生活上,其得分仅为0.0083,说明校园贷加重了学生不良生活习惯的程度.
3 结论
层次分析法运用计算机技术对数据进行模糊处理,方法简单易行,能广泛应用于实际.加之运用模糊数学隶属度进行改进,构建量化的权重矩阵,减少了主观因素对校网贷评价的影响,能够更加灵活,准确地对校网贷进行分析和评价.但其本身也存在一些不足,由于本模型采用的数据有限,定性成分较多,权重求解的难度较大.特征值和特征向量的求解也不够精确,仍有很大的改进空间.
参考文献（References）
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回顾述说:上述文章是适合不知如何写现状分析和高校和校园方面的校园专业大学硕士和本科毕业论文以及关于校园论文开题报告范文和相关职称论文写作参考文献资料.
校园引用文献:
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