| 摘要 | 第6-7页 |
| abstract | 第7页 |
| 第一章 引言 | 第10-17页 |
| 1.1 选题的背景和意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 背景分析 | 第10-11页 |
| 1.1.2 选题的意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究综述 | 第12-14页 |
| 1.2.1 国外关于互联网消费金融方面的研究成果 | 第12页 |
| 1.2.2 国外关于信用风险和信贷违约方面的研究 | 第12-13页 |
| 1.2.3 国内关于消费金融方面的研究成果 | 第13-14页 |
| 1.2.4 国内外文献述评 | 第14页 |
| 1.3 研究内容与研究方法 | 第14-16页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第15-16页 |
| 1.4 研究创新 | 第16-17页 |
| 第二章 互联网消费分期的主要特征和发展环境 | 第17-23页 |
| 2.1 互联网消费分期基本概念 | 第17页 |
| 2.2 互联网消费分期的主要特征 | 第17-18页 |
| 2.2.1 借贷金额较小 | 第17-18页 |
| 2.2.2 借款方式灵活 | 第18页 |
| 2.2.3 借款行为的场景依赖性强 | 第18页 |
| 2.3 互联网消费分期的发展环境 | 第18-23页 |
| 2.3.1 经济环境 | 第19-20页 |
| 2.3.2 社会环境 | 第20页 |
| 2.3.3 技术环境 | 第20-21页 |
| 2.3.4 政策环境 | 第21页 |
| 2.3.5 竞争环境 | 第21-23页 |
| 第三章 互联网消费分期相关违约理论风险概况及成因分析 | 第23-30页 |
| 3.1 违约相关理论 | 第23-25页 |
| 3.1.1 经济的周期性波动理论 | 第23-24页 |
| 3.1.2 信息不对称理论 | 第24页 |
| 3.1.3 博弈论 | 第24-25页 |
| 3.2 互联网消费分期业务风险特点 | 第25-26页 |
| 3.2.1 缺乏抵押品担保 | 第25-26页 |
| 3.2.2 交易用途不限 | 第26页 |
| 3.2.3 共债现象严重 | 第26页 |
| 3.2.4 周期较长 | 第26页 |
| 3.3 互联网分期违约风险原因分析 | 第26-30页 |
| 3.3.1 放贷主体造成的风险 | 第26-27页 |
| 3.3.2 受贷主体造成的风险 | 第27-28页 |
| 3.3.3 监管不当造成的风险 | 第28-30页 |
| 第四章 违约模型回顾及互联网消费分期违约影响因素实证研究 | 第30-44页 |
| 4.1 实证分析数据的定性分析 | 第30-37页 |
| 4.1.1 数据来源 | 第30页 |
| 4.1.2 影响因素简介 | 第30-31页 |
| 4.1.3 数据初步实证分析 | 第31-36页 |
| 4.1.4 违约影响因素的假设 | 第36-37页 |
| 4.2 回归模型的选取 | 第37-39页 |
| 4.2.1 实证模型介绍 | 第37-38页 |
| 4.2.2 Logistic回归模型原理简介 | 第38-39页 |
| 4.3 实证研究结果和分析 | 第39-44页 |
| 4.3.1 参数设置 | 第39-40页 |
| 4.3.2 Logistic二元回归结果 | 第40页 |
| 4.3.3 分析总结 | 第40-44页 |
| 第五章 结论与建议 | 第44-48页 |
| 5.1 总结 | 第44页 |
| 5.2 建议 | 第44-46页 |
| 5.2.1 建立科学有效的个人资信评估机制 | 第44-45页 |
| 5.2.2 鼓励贷款人积极认证自身实际信息 | 第45-46页 |
| 5.2.3 加强针对分期信用风险监控 | 第46页 |
| 5.3 不足之处与未来研究展望 | 第46-48页 |
| 5.3.1 数据统计周期和数据量不足 | 第46-47页 |
| 5.3.2 回归模型的单一性 | 第47页 |
| 5.3.3 数据的维度和代表性有待进一步挖掘和拓展 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 个人简历在读期间发表的学术论文与研究成果 | 第51-52页 |
