| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第13-29页 |
| 1.1 研究背景及问题的提出 | 第13-19页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第13-18页 |
| 1.1.2 问题的提出 | 第18-19页 |
| 1.2 研究的理论和现实意义 | 第19-21页 |
| 1.3 主要研究内容与技术路线 | 第21-26页 |
| 1.4 主要创新之处 | 第26-29页 |
| 第二章 文献综述和相关理论基础 | 第29-48页 |
| 2.1 新个贷背景下个人信贷的信用风险概念 | 第29-33页 |
| 2.1.1 新个贷背景下个人信贷的特点分析 | 第29-32页 |
| 2.1.2 新个贷背景下个人信贷的信用风险概念的界定 | 第32-33页 |
| 2.2 新个贷背景下个人信贷的信用风险产生的原因 | 第33-34页 |
| 2.3 新个贷背景下个人信贷的信用风险研究现状 | 第34-43页 |
| 2.3.1 新个贷背景下个人信贷的信用风险特点分析 | 第34-35页 |
| 2.3.2 新个贷背景下个人信贷的信用风险文献梳理 | 第35-43页 |
| 2.4 前景理论及其在信用风险研究的应用现状 | 第43-44页 |
| 2.5 社会网络理论及其在信用风险研究的应用现状 | 第44-45页 |
| 2.6 信任理论及其在信用风险研究的应用现状 | 第45-46页 |
| 2.7 本章小结 | 第46-48页 |
| 第三章 基于前景理论的个人信贷借款人还款意愿研究 | 第48-63页 |
| 3.1 引言 | 第48-49页 |
| 3.2 基于前景理论的个人信贷借款人还款意愿模型 | 第49-53页 |
| 3.2.1 前景理论下的价值函数 | 第49页 |
| 3.2.2 新个贷背景下个人信贷借款人还款意愿的主要影响因素 | 第49-51页 |
| 3.2.3 基于前景理论的个人信贷借款人还款意愿度量模型 | 第51-53页 |
| 3.3 基于多智能体仿真的个人信贷借款人还款意愿影响机理分析 | 第53-62页 |
| 3.3.1 三类影响因素参照点变化对个人信贷借款人还款意愿的影响 | 第54-57页 |
| 3.3.2 变量q、K、R变化对个人信贷借款人还款意愿的影响 | 第57-60页 |
| 3.3.3 权重ω_1、ω_2和ω_3的变化对个人信贷借款人还款意愿的影响 | 第60-62页 |
| 3.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 第四章 社会网络近邻效应下个人信贷的信用风险演化研究 | 第63-78页 |
| 4.1 引言 | 第63-64页 |
| 4.2 基本假设及变量说明 | 第64-66页 |
| 4.3 社会网络近邻效应下个人信贷的信用风险演化分析 | 第66-76页 |
| 4.3.1 个人信贷的信用风险演化的均衡状态 | 第66-67页 |
| 4.3.2 个人信贷的信用风险演化均衡状态的影响机理分析 | 第67-76页 |
| 4.4 本章小结 | 第76-78页 |
| 第五章 基于LOGISTIC-聚类的个人信贷的信用风险评估研究 | 第78-86页 |
| 5.1 引言 | 第78页 |
| 5.2 Logistic-聚类模型的建立 | 第78-81页 |
| 5.2.1 基于Logistic逐步回归的聚类要素的筛选 | 第78-79页 |
| 5.2.2 聚类原理 | 第79-81页 |
| 5.2.2.1 聚类结构 | 第79-80页 |
| 5.2.2.2 聚类距离 | 第80-81页 |
| 5.2.2.3 聚类的实现算法 | 第81页 |
| 5.3 实证分析 | 第81-85页 |
| 5.3.1 样本数据的个人信贷的信用风险评估指标 | 第81-82页 |
| 5.3.2 Logistic逐步回归指标筛选 | 第82-83页 |
| 5.3.3 聚类要素的确定 | 第83-84页 |
| 5.3.4 Logistic-聚类模型的有效性和稳定性检验 | 第84-85页 |
| 5.4 本章小结 | 第85-86页 |
| 第六章 多维动态的个人信贷的信用风险评估方法 | 第86-96页 |
| 6.1 引言 | 第86页 |
| 6.2 基本假设和变量说明 | 第86-87页 |
| 6.3 多维动态个人信贷的信用风险评估模型的构建 | 第87-90页 |
| 6.3.1 ICRES-MDCE模型构建 | 第87-88页 |
| 6.3.2 指标权重和时间权重的确定 | 第88-90页 |
| 6.4 示例分析 | 第90-95页 |
| 6.4.1 示例背景 | 第90-93页 |
| 6.4.2 ICRES-MDCE模型评估结果分析 | 第93页 |
| 6.4.3 ICRES-MDCE模型和传统模型的对比分析 | 第93-95页 |
| 6.5 本章小结 | 第95-96页 |
| 第七章 基于在线社会资本的网络个人信贷的信用风险评估 | 第96-109页 |
| 7.1 引言 | 第96-97页 |
| 7.2 在线社会资本的量化模型 | 第97-101页 |
| 7.2.1 在线社会资本的定义 | 第97页 |
| 7.2.2 在线社会网络描述 | 第97-98页 |
| 7.2.3 k-核分解法 | 第98页 |
| 7.2.4 在线社会资本的度量 | 第98-101页 |
| 7.3 基于在线社会资本的网络个人信贷的信用风险评估模型的构建 | 第101-103页 |
| 7.4 示例分析 | 第103-108页 |
| 7.4.1 示例背景 | 第103页 |
| 7.4.2 数据来源 | 第103-104页 |
| 7.4.3 基于k-核分解的网络个人信贷借款人在线社会网络 | 第104-105页 |
| 7.4.4 基于在线社会资本的网络个人信贷的信用风险评估结果分析 | 第105-108页 |
| 7.5 本章小结 | 第108-109页 |
| 第八章 基于网络信任的P2P网贷出借人出借意愿研究 | 第109-122页 |
| 8.1 引言 | 第109-110页 |
| 8.2 基本假设 | 第110-111页 |
| 8.3 P2P网贷出借人信任及出借意愿模型构建 | 第111-114页 |
| 8.3.1 基于前景理论的价值函数 | 第111-112页 |
| 8.3.2 P2P网贷出借人信任模型 | 第112-113页 |
| 8.3.3 P2P网贷出借人出借意愿模型 | 第113-114页 |
| 8.4 仿真结果及讨论 | 第114-121页 |
| 8.5 本章小结 | 第121-122页 |
| 第九章 研究总结与展望 | 第122-126页 |
| 9.1 研究总结 | 第122-124页 |
| 9.2 研究不足与展望 | 第124-126页 |
| 致谢 | 第126-128页 |
| 参考文献 | 第128-141页 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 | 第141-143页 |
