| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 引言 | 第8-15页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 文献综述 | 第9-13页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文研究内容和方法 | 第13-14页 |
| 1.4 本文创新点 | 第14页 |
| 1.5 本文结构安排 | 第14-15页 |
| 第二章 相关理论基础 | 第15-19页 |
| 2.1 二分类Logistic回归模型 | 第15-16页 |
| 2.2 COX比例风险模型的基本原理 | 第16-19页 |
| 2.2.1 生存分析的简要介绍 | 第16-17页 |
| 2.2.2 Cox比例风险模型 | 第17-19页 |
| 第三章 基本统计特征分析 | 第19-32页 |
| 3.1 人人贷平台相关信息介绍 | 第19-21页 |
| 3.1.1 现状综述 | 第19页 |
| 3.1.2 借贷流程 | 第19-21页 |
| 3.1.3 借款人信息概述 | 第21页 |
| 3.2 人人贷数据的获取与描述性分析 | 第21-27页 |
| 3.2.1 从借款订单角度分析 | 第23-24页 |
| 3.2.2 从借款用户基本信息角度分析 | 第24-25页 |
| 3.2.3 从借款用户信用信息角度分析 | 第25-26页 |
| 3.2.4 从平台审核认证信息角度分析 | 第26-27页 |
| 3.3 各影响因素与贷款违约率的相关性检验 | 第27-30页 |
| 3.3.1 借款信息中的连续变量与贷款违约率的相关性检验 | 第27-28页 |
| 3.3.2 借款信息中的离散变量与贷款违约率的相关性检验 | 第28-30页 |
| 3.4 小结 | 第30-32页 |
| 第四章 贷款违约判定 | 第32-42页 |
| 4.1 违约评价指标体系的构建和样本数据的预处理 | 第32-33页 |
| 4.2 基于二分类Logistic回归构建违约率预测模型 | 第33-37页 |
| 4.3 模型预测能力的检验 | 第37-38页 |
| 4.4 模型稳健性的检验 | 第38-40页 |
| 4.5 小结 | 第40-42页 |
| 第五章 贷款生存分析 | 第42-49页 |
| 5.1 贷款生存分析的样本数据 | 第42-43页 |
| 5.2 贷款生存时间的COX回归分析 | 第43-45页 |
| 5.3 绘制生存分析曲线 | 第45-47页 |
| 5.4 小结 | 第47-49页 |
| 第六章 预期收益模型构建 | 第49-58页 |
| 6.1 提前还款率预测模型 | 第49-51页 |
| 6.2 预期收益模型 | 第51-53页 |
| 6.3 实证结果分析 | 第53-56页 |
| 6.4 小结 | 第56-58页 |
| 第七章 结论、建议与展望 | 第58-61页 |
| 7.1 结论 | 第58-59页 |
| 7.2 建议 | 第59页 |
| 7.3 展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-65页 |
| 个人简介 | 第65页 |
