| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 1 绪论 | 第6-10页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第6-7页 |
| 1.2 国内外研究现状和发展趋势 | 第7-9页 |
| 1.3 本文的研究内容和创新之处 | 第9-10页 |
| 2 我国互联网消费信贷的发展现状及指标体系 | 第10-15页 |
| 2.1 互联网消费信贷 | 第10-11页 |
| 2.2 风控能力 | 第11-13页 |
| 2.3 指标体系 | 第13-14页 |
| 2.4 本章小结 | 第14-15页 |
| 3 风控模型理论与设计 | 第15-20页 |
| 3.1 Boosting方法 | 第15-18页 |
| 3.2 文本挖掘下的特征处理 | 第18-19页 |
| 3.3 建模流程 | 第19页 |
| 3.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 4 Boosting方法对互联网消费信贷用户逾期风险的实证研究 | 第20-35页 |
| 4.1 数据的准备及处理 | 第20-21页 |
| 4.2 指标处理 | 第21-26页 |
| 4.3 模型建设 | 第26-34页 |
| 4.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 5 模型评估与结论 | 第35-38页 |
| 5.1 模型评估 | 第35-37页 |
| 5.2 结论与展望 | 第37-38页 |
| 参考文献 | 第38-40页 |
| 附录 | 第40-46页 |
| 致谢 | 第46页 |