| 摘要 | 第3-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第一章 导论 | 第15-29页 |
| 一、研究背景和意义 | 第15-17页 |
| 二、相关概念的界定 | 第17-24页 |
| 三、研究思路与方法 | 第24-25页 |
| 四、研究的主要内容 | 第25-28页 |
| 五、可能创新与不足 | 第28-29页 |
| 第二章 相关理论及文献综述 | 第29-56页 |
| 一、信息不对称理论 | 第29-32页 |
| 二、个人信用和个人征信理论 | 第32-37页 |
| 三、个人信用评价理论与方法 | 第37-49页 |
| 四、P2P网络借贷文献综述 | 第49-56页 |
| 第三章 国内外P2P网络借贷和征信市场发展概况 | 第56-87页 |
| 第一节 国内外P2P网络借贷市场的发展状况 | 第57-72页 |
| 一、国内外P2P网络借贷的运营模式及比较 | 第57-64页 |
| 二、国内外P2P网络借贷的发展情况 | 第64-72页 |
| 第二节 国内外个人征信市场的发展概况 | 第72-86页 |
| 一、国外个人征信体系的发展概况 | 第72-79页 |
| 二、国内个人征信体系的发展概况 | 第79-83页 |
| 三、我国P2P网络借贷平台的征信状况 | 第83-86页 |
| 本章小结 | 第86-87页 |
| 第四章 P2P网络借贷的借款人信用指标评价 | 第87-132页 |
| 第一节 数据选取和分析 | 第87-103页 |
| 一、数据的选取标准和原则 | 第87-89页 |
| 二、数据的选取 | 第89-96页 |
| 三、数据的分析 | 第96-103页 |
| 第二节 基于借款利率的借款人信用指标评价 | 第103-115页 |
| 一、问题的提出 | 第103-105页 |
| 二、人工神经网络模型介绍 | 第105-107页 |
| 三、基于借款利率的神经网络模型构建 | 第107-112页 |
| 四、实证结果与分析 | 第112-115页 |
| 五、本节结论和启示 | 第115页 |
| 第三节 基于还款状态的借款人信用指标评价 | 第115-130页 |
| 一、问题的提出 | 第115-116页 |
| 二、基于还款状态的神经网络模型构建 | 第116-122页 |
| 三、实证结果与分析 | 第122-129页 |
| 四、本节结论和启示 | 第129-130页 |
| 本章小结 | 第130-132页 |
| 第五章 P2P网络借贷的借款人信用评价模型 | 第132-163页 |
| 第一节 P2P借款人信用评价模型设计 | 第132-136页 |
| 一、理论模型构建 | 第132-134页 |
| 二、贝叶斯网络模型介绍 | 第134-136页 |
| 第二节 P2P借款人信用评价模型的有效性分析 | 第136-151页 |
| 一、基于Prosper数据的检验结果与分析 | 第137-146页 |
| 二、基于LendingClub数据的检验结果与分析 | 第146-151页 |
| 第三节 P2P借款人信用评价模型的有效性比较 | 第151-162页 |
| —、Logistic回归模型及有效性 | 第151-155页 |
| 二、决策树模型及有效性 | 第155-158页 |
| 三、支持向量机模型及有效性 | 第158-162页 |
| 本章小结 | 第162-163页 |
| 第六章 我国P2P网络借贷的信用指标评价 | 第163-192页 |
| 第一节 数据的选取和分析 | 第163-169页 |
| 一、数据的选取 | 第163-165页 |
| 二、数据的分析 | 第165-169页 |
| 第二节 基于人工神经网络的“人人贷”信用指标评价 | 第169-181页 |
| 一、实证模型构建 | 第169-172页 |
| 二、相对重要性分析 | 第172-176页 |
| 二、敏感性分析 | 第176-181页 |
| 第三节 基于贝叶斯网络的“人人贷”借款人信用评价 | 第181-185页 |
| 一、数据选取与模型构建 | 第181-182页 |
| 二、样本内信用评价结果与分析 | 第182-184页 |
| 三、样本外信用评价结果与分析 | 第184-185页 |
| 第四节 我国P2P网络借贷的特殊性分析 | 第185-191页 |
| 一、我国P2P网络借贷的法律风险 | 第186-188页 |
| 二、我国P2P网络借贷的监管问题 | 第188-190页 |
| 三、我国P2P网络借贷市场监管面临的挑战 | 第190-191页 |
| 本章小结 | 第191-192页 |
| 第七章 政策建议 | 第192-199页 |
| 一、加强个人征信体系建设 | 第192-193页 |
| 二、扩大P2P网络借贷的征信范围 | 第193-195页 |
| 三、开发有效的P2P信用评价模型 | 第195-196页 |
| 四、完善P2P网络借贷的法律体系 | 第196-197页 |
| 五、加强P2P网络借贷市场监管 | 第197-199页 |
| 主要参考文献 | 第199-215页 |
| 致谢 | 第215-217页 |
| 攻读博士期间的科研成果 | 第217-218页 |