基于Logistic模型的我国P2P网贷信用风险识别研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19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11-15页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.3 研究评述 | 第15页 |
| 1.3 研究思路 | 第15-17页 |
| 1.4 研究内容与研究方法 | 第17-18页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第17页 |
| 1.4.2 研究方法 | 第17-18页 |
| 1.5 本文的创新及不足 | 第18-19页 |
| 第2章 我国P2P网贷发展现状及风险分析 | 第19-30页 |
| 2.1 P2P网络借贷概述 | 第19-28页 |
| 2.1.1 P2P网贷界定与特征 | 第19-21页 |
| 2.1.2 我国P2P网贷发展历程 | 第21-23页 |
| 2.1.3 我国P2P网贷发展现状 | 第23-28页 |
| 2.2 我国P2P网贷市场面临的风险分析 | 第28-30页 |
| 2.2.1 来自网贷平台的风险 | 第28页 |
| 2.2.2 来自平台借款人的风险 | 第28-30页 |
| 第3章 P2P网贷信用风险识别的理论基础 | 第30-39页 |
| 3.1 社会认知理论 | 第30-31页 |
| 3.2 信息不对称理论 | 第31-32页 |
| 3.2.1 逆向选择理论 | 第31-32页 |
| 3.2.2 道德风险理论 | 第32页 |
| 3.3 P2P网贷市场信号传递博弈模型 | 第32-39页 |
| 3.3.1 模型与假设 | 第34-35页 |
| 3.3.2 精炼贝叶斯均衡 | 第35页 |
| 3.3.3 均衡结果分析 | 第35-39页 |
| 第4章 实证模型构建与样本数据准备 | 第39-48页 |
| 4.1 实证模型构建 | 第39-40页 |
| 4.2 样本数据准备 | 第40-46页 |
| 4.2.1 平台选取 | 第40页 |
| 4.2.2 借款流程介绍 | 第40-41页 |
| 4.2.3 样本数据选取与变量介绍 | 第41-44页 |
| 4.2.4 样本数据初步分析 | 第44-46页 |
| 4.3 本章小结 | 第46-48页 |
| 第5章 实证结果分析与讨论 | 第48-58页 |
| 5.1 全样本回归分析 | 第48-52页 |
| 5.2 子样本回归分析 | 第52-56页 |
| 5.3 本章小结 | 第56-58页 |
| 第6章 结论与展望 | 第58-61页 |
| 6.1 研究结论 | 第58-59页 |
| 6.2 推广运用 | 第59-60页 |
| 6.3 研究展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第65页 |
