| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-23页 |
| 1.1 选题背景与问题提出 | 第12-14页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.1.2 问题提出 | 第13-14页 |
| 1.2 研究意义 | 第14-15页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第15-19页 |
| 1.3.1 国外关于P2P网络借贷平台的相关研究 | 第15-16页 |
| 1.3.2 国内关于P2P网络借贷平台的相关研究 | 第16-18页 |
| 1.3.3 国内外研究现状小结 | 第18-19页 |
| 1.4 研究思路及内容 | 第19-21页 |
| 1.4.1 研究思路 | 第19页 |
| 1.4.2 研究方法 | 第19-20页 |
| 1.4.3 技术路线 | 第20页 |
| 1.4.4 章节安排 | 第20-21页 |
| 1.5 研究重点和难点 | 第21-23页 |
| 1.5.1 研究重点 | 第21-22页 |
| 1.5.2 研究难点 | 第22-23页 |
| 第2章 中国P2P网络借贷投资风险理论及方法 | 第23-41页 |
| 2.1 P2P网贷投资风险相关理论研究 | 第23-25页 |
| 2.1.1 国内外P2P平台运营模式 | 第23-24页 |
| 2.1.2 平台参与人行为研究 | 第24页 |
| 2.1.3 中国P2P网贷投资风险成因分析 | 第24-25页 |
| 2.2 BP神经网络的认识 | 第25-32页 |
| 2.2.1 BP神经网络概述 | 第25-27页 |
| 2.2.2 BP神经网络结构 | 第27-28页 |
| 2.2.3 权值调整方法 | 第28-32页 |
| 2.3 遗传算法 | 第32-35页 |
| 2.3.1 遗传算法基本原理 | 第32-33页 |
| 2.3.2 遗传算法基本操作 | 第33-34页 |
| 2.3.3 遗传算法特点 | 第34-35页 |
| 2.4 遗传算法和BP神经网络的结合 | 第35-38页 |
| 2.4.1 遗传算法和BP神经网络的结合原理 | 第35-36页 |
| 2.4.2 遗传算法优化神经网络权阈值 | 第36-38页 |
| 2.5 P2P网络借贷博弈理论基础 | 第38-40页 |
| 2.5.1 信息不对称理论 | 第38-39页 |
| 2.5.2 博弈论基础理论 | 第39-40页 |
| 2.6 本章小结 | 第40-41页 |
| 第3章 P2P网络借贷平台风险评价指标体系 | 第41-47页 |
| 3.1 P2P网贷行业风险概况 | 第41-42页 |
| 3.2 P2P网贷平台风险评价指标体系的建立 | 第42-45页 |
| 3.2.1 国内外传统借贷机构风险评价体系 | 第42-44页 |
| 3.2.2 P2P网络借贷平台风险评价指标体系考虑因素 | 第44-45页 |
| 3.2.3 P2P网贷平台风险评价指标体系建立 | 第45页 |
| 3.3 本章小结 | 第45-47页 |
| 第4章 P2P网络借贷平台风险评价模型构建 | 第47-57页 |
| 4.1 基于遗传神经网络的P2P平台风险评估模型建立 | 第47-50页 |
| 4.1.1 遗传神经网络适用性分析 | 第47页 |
| 4.1.2 BP神经网络的结构的确定 | 第47-49页 |
| 4.1.3 遗传算法优化网络权阈值 | 第49-50页 |
| 4.2 遗传神经网络模型数据准备 | 第50-53页 |
| 4.2.1 数据来源 | 第50页 |
| 4.2.2 数据处理 | 第50-53页 |
| 4.3 用MATLAB实现遗传神经网络模型 | 第53-54页 |
| 4.4 结果分析 | 第54-56页 |
| 4.4.1 遗传算法优化权阈值结果输出 | 第54-55页 |
| 4.4.2 遗传算法优化后的BP神经网络训练结果 | 第55-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 P2P网贷借贷双方的博弈分析 | 第57-62页 |
| 5.1 借贷双方条件假定 | 第57页 |
| 5.2 不完全信息博弈分析 | 第57-59页 |
| 5.3 博弈结果分析以及建议 | 第59-61页 |
| 5.3.1 均衡分析 | 第59-60页 |
| 5.3.2 结果分析与建议 | 第60-61页 |
| 5.4 小结 | 第61-62页 |
| 第6章 研究结论与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 结论 | 第62-63页 |
| 6.2 不足与展望 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 附录一 | 第68-71页 |