| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 文献综述 | 第11-14页 |
| 1.2.1 国外研究综述 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内研究综述 | 第12-14页 |
| 1.3 研究内容与方法 | 第14-15页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第14页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第14-15页 |
| 1.4 研究创新 | 第15-16页 |
| 第二章 支持向量机理论 | 第16-29页 |
| 2.1 统计学习理论 | 第16-20页 |
| 2.1.1 经验风险 | 第16-17页 |
| 2.1.2 VC维 | 第17-18页 |
| 2.1.3 结构风险 | 第18-19页 |
| 2.1.4 推广性的界 | 第19-20页 |
| 2.2 支持向量机 | 第20-28页 |
| 2.2.1 最优分类超平面 | 第21-22页 |
| 2.2.2 线性支持向量机 | 第22-26页 |
| 2.2.3 非线性支持向量机 | 第26-27页 |
| 2.2.4 核函数 | 第27-28页 |
| 2.3 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 P2P网络借贷信用风险分析 | 第29-34页 |
| 3.1 P2P网络借贷的概念 | 第29-30页 |
| 3.2 P2P网络借贷运作模式 | 第30-31页 |
| 3.3 P2P网络借贷运作特征 | 第31页 |
| 3.4 P2P网络借贷信用风险分析 | 第31-33页 |
| 3.4.1 信用风险定义 | 第31-32页 |
| 3.4.2 信用风险的成因 | 第32-33页 |
| 3.4.3 信用风险的影响因素 | 第33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 指标选取与数据预处理 | 第34-42页 |
| 4.1 指标选取 | 第34-37页 |
| 4.1.1 指标选取原则 | 第34页 |
| 4.1.2 P2P借款人信用评价指标 | 第34-37页 |
| 4.2 数据预处理 | 第37-41页 |
| 4.2.1 数据采取原则 | 第37页 |
| 4.2.2 数据来源 | 第37页 |
| 4.2.3 数据处理 | 第37-41页 |
| 4.3 本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 支持向量机在P2P借款人信用风险评估中的应用 | 第42-51页 |
| 5.1 支持向量机模型的构建 | 第42-43页 |
| 5.2 实证分析 | 第43-49页 |
| 5.3 其他分类算法在P2P借款人信用风险评估中的应用 | 第49-50页 |
| 5.4 基于支持向量机的P2P借款人违约分类模型有待解决的问题 | 第50页 |
| 5.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第六章 结论与展望 | 第51-53页 |
| 6.1 全文总结 | 第51-52页 |
| 6.2 研究展望 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-55页 |
