我国P2P网络借贷逾期率影响因素实证研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 一、绪论 | 第9-13页 |
| (一) 选题的背景 | 第9页 |
| (二) 选题的意义 | 第9-11页 |
| 1. 理论意义 | 第9-10页 |
| 2. 现实意义 | 第10-11页 |
| (三) 创新之处 | 第11-13页 |
| 二、文献综述与理论 | 第13-23页 |
| (一) 网络借贷中的违约(逾期) | 第13-14页 |
| (二) 逾期行为理论分析 | 第14页 |
| (三) 信息不对称理论 | 第14-19页 |
| 1. 逆向选择 | 第15-16页 |
| 2. 道德风险 | 第16-17页 |
| 3. 网贷平台中的信息不对称与信任机制 | 第17-19页 |
| (四) 网贷平台逾期率影响因素 | 第19-20页 |
| (五) 网络借贷风险监管 | 第20-21页 |
| (六) 文献评述 | 第21-23页 |
| 三、P2P网络借贷逾期现状 | 第23-26页 |
| (一) 网络借贷的借款人逾期现状 | 第23-24页 |
| 1. 借款人信用水平低 | 第23页 |
| 2. 借款利率较高 | 第23-24页 |
| (二) 网络借贷平台逾期现状 | 第24-26页 |
| 1. 造成逾期后催收难度大 | 第24-25页 |
| 2. 借贷平台良莠不齐加重逾期现象 | 第25-26页 |
| 四、实证分析 | 第26-42页 |
| (一) 数据的准备 | 第26页 |
| (二) 变量的选择与赋值 | 第26-28页 |
| 1. 被解释变量的选择 | 第26-27页 |
| 2. 解释变量的选择 | 第27-28页 |
| (三) 变量的描述性统计 | 第28-33页 |
| 1. 变量统计百分比 | 第28-32页 |
| 2. 变量的描述性特征 | 第32-33页 |
| (四) 主成分分析实证 | 第33-36页 |
| 1. 主成分分析法 | 第33-34页 |
| 2. 主成分分析法过程 | 第34-36页 |
| (五) 提出假设 | 第36-38页 |
| (六) 多元线性回归实证分析 | 第38-42页 |
| 1. 多元线性回归的变量选择 | 第38-39页 |
| 2. 实证分析的检验 | 第39-42页 |
| 五、降低网络借贷逾期率的对策建议 | 第42-46页 |
| (一) 统一行业标准建立统一借款人黑名单 | 第42页 |
| (二) 征信系统加以完善 | 第42-43页 |
| (三) 借助交流网络积累社会资本 | 第43-46页 |
| 1. 构建社群 | 第43-44页 |
| 2. 结合大数据风控 | 第44-46页 |
| 六、结论 | 第46-48页 |
| (一) 研究结论 | 第46-47页 |
| (二) 本文的不足 | 第47页 |
| (三) 研究的展望 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
