| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 一、绪论 | 第8-16页 |
| (一) 研究背景及研究意义 | 第8-12页 |
| 1. 研究背景 | 第8-10页 |
| 2. 研究意义 | 第10-12页 |
| (二) 主要研究内容及研究方法 | 第12-13页 |
| 1. 主要研究内容 | 第12-13页 |
| 2. 研究方法 | 第13页 |
| (三) 论文组织结构 | 第13-15页 |
| (四) 可能的创新与不足 | 第15-16页 |
| 1. 研究的可能创新 | 第15页 |
| 2. 研究的不足之处 | 第15-16页 |
| 二、国内外研究综述 | 第16-23页 |
| (一) 国外研究综述 | 第16-18页 |
| 1. 互联网金融的研究 | 第16-17页 |
| 2. 互联网金融对商业银行影响的研究 | 第17-18页 |
| (二) 国内研究综述 | 第18-21页 |
| 1. 互联网金融的研究 | 第18-19页 |
| 2. 互联网金融对商业银行影响的研究 | 第19-21页 |
| (三) 研究述评 | 第21-23页 |
| 三、互联网金融对商业银行的竞争与冲突分析 | 第23-36页 |
| (一) 互联网金融对商业银行的竞争与冲突 | 第23-25页 |
| 1. 贷款业务的竞争 | 第23页 |
| 2. 存款业务的冲突 | 第23-24页 |
| 3. 金融中介角色的弱化 | 第24页 |
| 4. 收入来源的冲击 | 第24页 |
| 5. 服务模式的变革 | 第24-25页 |
| (二) VAR模型的数据说明与变量选择 | 第25-26页 |
| 1. 向量自回归模型 | 第25页 |
| 2. 数据说明 | 第25-26页 |
| 3. 数据选择与变量解释 | 第26页 |
| (三) 数据平稳性检验 | 第26-34页 |
| 1. VAR模型确定 | 第28-30页 |
| 2. johansen协整检验 | 第30-31页 |
| 3. 脉冲响应分析 | 第31-34页 |
| 4. 方差分解 | 第34页 |
| (四) 竞争与冲突分析 | 第34-36页 |
| 四、互联网金融与商业银行的融合程度建模与分析 | 第36-45页 |
| (一) 神经网络模型选取及说明 | 第36-39页 |
| 1. 人工神经网络 | 第36-37页 |
| 2. 基于神经网络的数据融合的构建与步骤 | 第37-38页 |
| 3. 网络模型分析与选择 | 第38-39页 |
| (二) 使用MATLAB仿真神经网络模型的数据融合 | 第39-42页 |
| (三) 神经网络模型的验证 | 第42-43页 |
| (四) 融合程度分析 | 第43-45页 |
| 五、互联网金融与传统商业银行融合发展的路径选择 | 第45-60页 |
| (一) 商业银行转型发展的融合路径 | 第45-48页 |
| 1. 互联网金融与商业银行的竞合态势 | 第45-46页 |
| 2. 传统商业银行的发展路径 | 第46-48页 |
| (二) 资产业务的融合发展 | 第48-51页 |
| 1. 基本原理 | 第49-50页 |
| 2. 授信审批 | 第50页 |
| 3. 发放贷款 | 第50-51页 |
| 4. 贷后追踪管理 | 第51页 |
| (三) 理财业务的融合发展 | 第51-55页 |
| 1. 业务融合 | 第52-53页 |
| 2. 营销进步 | 第53-54页 |
| 3. 平台建设 | 第54-55页 |
| (四) 中间业务的融合发展 | 第55-57页 |
| 1. 业务创新 | 第55-56页 |
| 2. 同业融合 | 第56页 |
| 3. 强化发展 | 第56-57页 |
| (五) 存在缺陷和不利影响 | 第57-60页 |
| 1. 风险问题 | 第57-58页 |
| 2. 监管问题 | 第58-60页 |
| 六、主要结论及对策建议 | 第60-64页 |
| (一) 本文的主要结论 | 第60-61页 |
| 1. 资金借贷融合 | 第60页 |
| 2. 理财管理融合 | 第60-61页 |
| 3. 中间业务融合 | 第61页 |
| (二) 商业银行对策及建议 | 第61-64页 |
| 1. 坚持以客户为中心 | 第61-62页 |
| 2. 加强金融创新 | 第62-63页 |
| 3. 打造互联网金融平台 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |