| 学位论文数据集 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 研究目的与意义 | 第13-14页 |
| 1.1.1 研究目的 | 第13-14页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第14页 |
| 1.2 国内外研究进展 | 第14-16页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.3 国外研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 研究内容与方法 | 第16-18页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第16-17页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第17-18页 |
| 1.4 研究的创新之处 | 第18-19页 |
| 第二章 相关研究基础 | 第19-27页 |
| 2.1 大数据 | 第19-21页 |
| 2.1.1 大数据的定义 | 第19页 |
| 2.1.2 大数据的特点 | 第19-20页 |
| 2.1.3 大数据在P2P投资理财中的应用 | 第20-21页 |
| 2.2 国内投资理财的发展 | 第21-22页 |
| 2.2.1 银行储蓄时代 | 第21页 |
| 2.2.2 国债时代 | 第21页 |
| 2.2.3 证券时代 | 第21页 |
| 2.2.4 房产时代 | 第21-22页 |
| 2.2.5 互联网金融时代 | 第22页 |
| 2.3 P2P投资理财国内外发展现状 | 第22-27页 |
| 2.3.1 P2P的起源 | 第22页 |
| 2.3.2 国外P2P的发展 | 第22-23页 |
| 2.3.3 国内P2P的发展 | 第23-27页 |
| 第三章 基于大数据的P2P投资理财风控可行性分析 | 第27-31页 |
| 3.1 利用大数据做P2P投资理财平台风控可行性 | 第27页 |
| 3.2 国内征信体系的不完整性 | 第27-28页 |
| 3.3 P2P投资理财平台征信的迫切需要 | 第28-31页 |
| 第四章 基于大数据的投资理财风险评级模型的构建与案例分析 | 第31-49页 |
| 4.1 数据获取与预处理 | 第31-36页 |
| 4.1.1 数据爬虫收集数据 | 第32-34页 |
| 4.1.2 文本信息处理 | 第34页 |
| 4.1.3 缺失值处理 | 第34页 |
| 4.1.4 异常值检测 | 第34页 |
| 4.1.5 数据一致性处理 | 第34页 |
| 4.1.6 数据转换 | 第34-36页 |
| 4.2 指标评判体系构建及指标权重的确定 | 第36-39页 |
| 4.2.1 指标体系构建特点 | 第36页 |
| 4.2.2 定量指标 | 第36-38页 |
| 4.2.3 定性指标的选取 | 第38页 |
| 4.2.4 建立表格 | 第38-39页 |
| 4.3 指标权重选取 | 第39-40页 |
| 4.3.1 基本思路 | 第39页 |
| 4.3.2 计算指标权重 | 第39-40页 |
| 4.4 P2P投资理财平台信用风险评级模型构建 | 第40-43页 |
| 4.4.1 定量指标评判模型 | 第40-42页 |
| 4.4.2 定性指标评判法 | 第42-43页 |
| 4.4.3 P2P网贷平台信用风险评级 | 第43页 |
| 4.5 实证分析 | 第43-47页 |
| 4.5.1 数据来源 | 第43页 |
| 4.5.2 定量指标评判 | 第43-44页 |
| 4.5.3 基于模糊数学的综合指标评判算法 | 第44-46页 |
| 4.5.4 定性指标评判 | 第46-47页 |
| 4.6 实证分析结果 | 第47页 |
| 4.7 总结 | 第47-49页 |
| 第五章 P2P投资理财未来发展趋势 | 第49-51页 |
| 5.1 提升行业集中度 | 第49页 |
| 5.2 财富管理线上化 | 第49-50页 |
| 5.3 平台分化发展趋势明显 | 第50页 |
| 5.4 行业并购潮加速到来 | 第50页 |
| 5.5 征信将迎来新一波发展机遇 | 第50-51页 |
| 第六章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 6.1 总结 | 第51页 |
| 6.2 展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 致谢 | 第57-59页 |
| 作者和导师简介 | 第59-61页 |
| 附件 | 第61-62页 |