| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·研究目的及意义 | 第11-12页 |
| ·研究目的 | 第11-12页 |
| ·研究意义 | 第12页 |
| ·国内外研究现状及文献综述 | 第12-16页 |
| ·国外研究现状 | 第12-14页 |
| ·国内研究现状 | 第14-16页 |
| ·国内外文献综述 | 第16页 |
| ·研究的主要内容 | 第16-17页 |
| ·研究内容 | 第16-17页 |
| ·研究方法 | 第17页 |
| ·论文创新点 | 第17-18页 |
| 2 P2P网络信贷风险评价的理论基础 | 第18-22页 |
| ·核心概念的界定 | 第18-19页 |
| ·P2P网络信贷 | 第18-19页 |
| ·P2P网络信贷风险 | 第19页 |
| ·P2P网络信贷风险评价相关基本理论 | 第19-21页 |
| ·金融中介理论 | 第19-20页 |
| ·信息经济学理论 | 第20-21页 |
| ·个人信贷风险评估理论 | 第21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 3 我国P2P网络信贷的风险分析 | 第22-31页 |
| ·P2P网络信贷的主要运营模式 | 第22-28页 |
| ·Lending Club运营模式 | 第22-25页 |
| ·人人贷运营模式 | 第25-27页 |
| ·宜信运营模式 | 第27页 |
| ·拍拍贷运营模式 | 第27-28页 |
| ·我国P2P网络信贷风险 | 第28-30页 |
| ·信用风险 | 第28-29页 |
| ·流动性风险 | 第29页 |
| ·技术风险 | 第29页 |
| ·道德风险 | 第29-30页 |
| ·法律风险 | 第30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 4 我国P2P网络信贷风险的实证分析 | 第31-41页 |
| ·基于Logistic回归的指标选取与模型建立 | 第31-36页 |
| ·数据来源和说明 | 第32页 |
| ·指标选取 | 第32-34页 |
| ·相关性检验 | 第34页 |
| ·建立Logistic回归模型 | 第34-35页 |
| ·Logistic回归模型结果与分析 | 第35-36页 |
| ·基于RBF算法的人工神经网络模型的仿真与预测 | 第36-40页 |
| ·人工神经网络的基本原理 | 第36-37页 |
| ·基于RBF的人工神经网络 | 第37页 |
| ·RBF人工神经网络在P2P信贷风险评价中应用的可行性 | 第37-38页 |
| ·模型仿真 | 第38-40页 |
| ·仿真结果与分析 | 第40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 5 防范我国P2P网络信贷风险的对策建议 | 第41-45页 |
| ·加强我国个人征信体系建设 | 第41-42页 |
| ·增强对我国P2P网络信贷平台法律的监管 | 第42-43页 |
| ·O2O模式与P2P模式相结合的运营机制 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 结论 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-49页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50页 |