摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6页 |
第1章 绪论 | 第11-20页 |
1.1 研究背景与意义 | 第11-13页 |
1.1.1 研究背景 | 第11-13页 |
1.1.2 研究意义 | 第13页 |
1.2 文献综述 | 第13-17页 |
1.2.1 消费金融领域信用风险相关研究 | 第13-14页 |
1.2.2 校园贷信用风险来源和风险评估指标相关研究 | 第14-15页 |
1.2.3 校园贷信用风险评估模型相关研究 | 第15-16页 |
1.2.4 文献综评 | 第16-17页 |
1.3 论文的主要内容及创新点 | 第17-20页 |
1.3.1 主要内容 | 第17-19页 |
1.3.2 研究方法 | 第19页 |
1.3.3 创新点 | 第19-20页 |
第2章 校园贷信用风险影响因素分析 | 第20-28页 |
2.1 校园贷业务模式 | 第20-22页 |
2.1.1 校园贷的P2P网贷平台模式 | 第20-22页 |
2.1.2 校园贷的分期购物平台模式 | 第22页 |
2.2 校园贷与一般P2P网贷比较 | 第22-25页 |
2.2.1 校园贷和一般P2P网贷的联系 | 第22-25页 |
2.2.2 校园贷和一般P2P网贷的区别 | 第25页 |
2.3 校园贷借款人信用风险影响因素分析 | 第25-28页 |
2.3.1 一般P2P网贷信用风险影响因素 | 第26页 |
2.3.2 校园贷信用风险影响因素 | 第26-28页 |
第3章 校园贷信用风险评估模型的构建 | 第28-34页 |
3.1 Logistic回归基本原理和假设 | 第28-30页 |
3.1.1 Logistic回归基本原理 | 第28-29页 |
3.1.2 Logistic回归基本假设 | 第29-30页 |
3.2 Logistic回归模型的适用性分析 | 第30-31页 |
3.3 信用风险评估模型的构建 | 第31-34页 |
3.3.1 指标介绍 | 第31-32页 |
3.3.2 主成分分析 | 第32页 |
3.3.3 Logistic回归模型的构建和相关假设 | 第32-34页 |
第4章 实证分析 | 第34-48页 |
4.1 数据来源和指标选取 | 第34-36页 |
4.1.1 数据来源与说明 | 第34页 |
4.1.2 训练样本与检验样本的选取 | 第34-35页 |
4.1.3 描述性统计分析 | 第35-36页 |
4.2 主成分分析 | 第36-43页 |
4.2.1 相关性检验和多重共线性判定 | 第36-39页 |
4.2.2 KMO和Bartlett检验 | 第39-40页 |
4.2.3 主成分分析 | 第40-41页 |
4.2.4 确定因子载荷矩阵 | 第41-43页 |
4.3 构建Logistic回归模型 | 第43-45页 |
4.3.1 求取主成分F的表达式及数值 | 第43-44页 |
4.3.2 建立Logistic回归模型 | 第44-45页 |
4.4 模型的检验 | 第45-46页 |
4.4.1 模型有效性检验 | 第45-46页 |
4.4.2 模型预测能力检验 | 第46页 |
4.5 实证结果分析 | 第46-48页 |
第5章 规范校园贷信用风险的政策建议 | 第48-50页 |
5.1 扩大信用评估指标覆盖范围 | 第48-49页 |
5.2 扩大线下审核范围 | 第49页 |
5.3 实现平台间信用信息共享 | 第49-50页 |
结论 | 第50-51页 |
参考文献 | 第51-54页 |
致谢 | 第54页 |