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线上供应链金融平台合并对融资效率的影响--以电网贷和大麦理财为例

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
1. 绪论第11-14页
    1.1. 选题背景与研究意义第11-12页
    1.2. 研究内容与研究方法第12页
        1.2.1. 研究内容第12页
        1.2.2. 研究方法第12页
    1.3. 研究思路与章节结构第12-14页
        1.3.1. 研究思路第12-13页
        1.3.2. 论文章节结构第13-14页
2. 国内外研究现状第14-24页
    2.1. 供应链金融的研究现状第14-15页
        2.1.1. 供应链金融的概念及发展第14页
        2.1.2. 供应链金融模式及特点研究第14-15页
    2.2. 线上供应链金融的研究现状第15-20页
        2.2.1. 线上供应链金融的产生背景第15-16页
        2.2.2. 线上供应链金融的概念及发展第16-17页
        2.2.3. 线上供应链金融的模式及发展第17-19页
        2.2.4. 线上金融平台交易行为的研究现状第19-20页
    2.3. 倾向值匹配方法论的研究现状第20-23页
        2.3.1. 倾向值匹配的起源与概念第20-21页
        2.3.2. 倾向值匹配的优势第21-22页
        2.3.3. 倾向值匹配的应用与发展第22-23页
    2.4. 本章小结第23-24页
3. 线上供应链金融平台的合并及融资效率分析第24-36页
    3.1. 线上供应链金融平台的合并第24-29页
        3.1.1. 线上供应链金融平台合并的案例简介第24-27页
        3.1.2. 电网贷与大麦理财平台的合并分析第27-29页
    3.2. 线上供应链金融平台的融资效率分析第29-35页
        3.2.1. 线上供应链金融平台的融资效率概念界定第29-31页
        3.2.2. 线上供应链金融平台融资效率的影响因素分析第31-35页
    3.3. 本章小结第35-36页
4. 线上供应链金融平台融资效率的实证研究第36-64页
    4.1. 数据准备及描述性统计第36-52页
        4.1.1. 变量的选取及定义第36-40页
        4.1.2. 基于火车浏览器的网页数据采集第40-48页
        4.1.3. 样本的描述性统计分析第48-52页
    4.2. 线上供应链金融平台融资效率的实证分析第52-62页
        4.2.1. 研究模型与假设第52-55页
        4.2.2. 使用Logistic回归模型预测倾向值第55-58页
        4.2.3. 基于R软件的倾向值匹配第58-60页
        4.2.4. 基于匹配样本估计因果关系第60-62页
    4.3. 本章小结第62-64页
5. 总结与展望第64-67页
    5.1. 全文总结第64-65页
    5.2. 研究展望第65-67页
参考文献第67-73页
附录第73-81页
致谢第81页

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