| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 引言 | 第10-17页 |
| 1.1 研究问题的提出 | 第10页 |
| 1.2 研究背景和意义 | 第10-12页 |
| 1.2.1 研究背景 | 第10页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2.3 研究目的 | 第11-12页 |
| 1.3 国内外的研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3.1 国内研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3.2 国外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.4 研究内容与结构安排 | 第15-16页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4.2 结构安排 | 第16页 |
| 1.5 主要创新之处 | 第16-17页 |
| 第2章 企业估值的文献综述 | 第17-28页 |
| 2.1 企业的价值与价值评估 | 第17-18页 |
| 2.1.1 企业价值的内涵 | 第17页 |
| 2.1.2 企业价值的评估 | 第17-18页 |
| 2.2 经典的企业价值理论 | 第18-23页 |
| 2.2.1 现金流折现(DCF)估值方法 | 第18-21页 |
| 2.2.2 市场指标类估值方法 | 第21-23页 |
| 2.3 互联网金融行业估值的相关理论 | 第23-24页 |
| 2.4 适用于互联网金融企业的估值方法 | 第24-28页 |
| 2.4.1 用户生命周期价值估值方法简述 | 第24-25页 |
| 2.4.2 用户生命周期价值估值方法计算公式 | 第25-28页 |
| 第3章 我国互联网金融企业特征分析 | 第28-35页 |
| 3.1 我国互联网金融企业的商业模式 | 第28-31页 |
| 3.1.1 第三方支付平台模式 | 第28-29页 |
| 3.1.2 P2P网络小额信贷模式 | 第29页 |
| 3.1.3 众筹融资模式 | 第29-30页 |
| 3.1.4 虚拟电子货币模式 | 第30页 |
| 3.1.5 基于大数据的金融服务平台模式 | 第30-31页 |
| 3.1.6 互联网银行模式(Internet bank or E-bank) | 第31页 |
| 3.2 我国互联网金融行业的重要特征 | 第31-32页 |
| 3.2.1 互联网金融的低成本与高效率 | 第31页 |
| 3.2.2 互联网金融的强互动与透明化 | 第31-32页 |
| 3.2.3 互联网金融覆盖广且发展快 | 第32页 |
| 3.2.4 互联网金融的风险特殊 | 第32页 |
| 3.3 互联网金融企业的风险分析 | 第32-35页 |
| 3.3.1 政策性风险 | 第32-33页 |
| 3.3.2 流量和用户获取成本日益上涨的风险 | 第33-34页 |
| 3.3.3 可操控性风险 | 第34-35页 |
| 第4章 宜人贷案例概况 | 第35-43页 |
| 4.1 宜人贷的业务分析 | 第35-40页 |
| 4.1.1 宜人贷的商业模式 | 第35-39页 |
| 4.1.2 宜人贷的战略发展布局 | 第39-40页 |
| 4.2 宜人贷的财务分析 | 第40-43页 |
| 4.2.1 宜人贷的经营状况 | 第40-41页 |
| 4.2.2 宜人贷的盈利情况 | 第41页 |
| 4.2.3 宜人贷的偿债能力 | 第41-42页 |
| 4.2.4 宜人贷的营运能力 | 第42-43页 |
| 第5章 宜人贷估值案例分析 | 第43-49页 |
| 5.1 基于用户生命周期模型对宜人贷估值 | 第43-45页 |
| 5.1.1 活跃用户数量 | 第43页 |
| 5.1.2 计算活跃用户的现金流 | 第43-44页 |
| 5.1.3 现金流量的风险折现率 | 第44-45页 |
| 5.1.4 计算现金流的现值 | 第45页 |
| 5.2 利用PE模型估计宜人贷公司价值 | 第45-46页 |
| 5.3 将估值结果与其上市发行价进行比较和分析 | 第46-49页 |
| 第6章 投资风险分析 | 第49-50页 |
| 6.1 政策性风险 | 第49页 |
| 6.2 人力资源风险 | 第49页 |
| 6.3 股权结构风险 | 第49页 |
| 6.4 融资风险 | 第49-50页 |
| 第7章 总结与展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 卷内备考表 | 第55页 |