| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 P2P网贷信用风险评估研究发展现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 数据挖掘在P2P网贷信用风险评估中的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.3 P2P网贷信用风险评估的博弈分析现状 | 第14-15页 |
| 1.2.4 文献综述述评 | 第15页 |
| 1.3 研究方法、研究思路与创新点 | 第15-18页 |
| 1.3.1 研究方法 | 第15-16页 |
| 1.3.2 研究思路与结构框架 | 第16-17页 |
| 1.3.3 创新点 | 第17-18页 |
| 2 数据获取 | 第18-24页 |
| 2.1 数据采集 | 第18-19页 |
| 2.1.1 数据说明 | 第18页 |
| 2.1.2 采集方法 | 第18-19页 |
| 2.2 信用风险评估指标选取与说明 | 第19页 |
| 2.3 数据预处理 | 第19-24页 |
| 2.3.1 缺失值处理 | 第19-20页 |
| 2.3.2 数据规范化处理 | 第20-24页 |
| 3 P2P网贷信用风险评估模型研究 | 第24-32页 |
| 3.1 非平衡P2P网贷数据集的处理 | 第24-26页 |
| 3.1.1 非平衡数据处理算法介绍 | 第24-25页 |
| 3.1.2 网贷数据平衡性处理 | 第25-26页 |
| 3.2 建立信用风险评估模型 | 第26-32页 |
| 3.2.1 支持向量机建模 | 第26-28页 |
| 3.2.2 决策树建模 | 第28-29页 |
| 3.2.3 人工神经网络建模 | 第29-31页 |
| 3.2.4 模型效果比较 | 第31-32页 |
| 4 基于博弈论的P2P网贷信用风险研究 | 第32-46页 |
| 4.1 博弈论的理论基础 | 第32-35页 |
| 4.1.1 博弈论的要素 | 第32-34页 |
| 4.1.2 博弈论的分类 | 第34页 |
| 4.1.3 博弈假定 | 第34-35页 |
| 4.2 关于借款人、放款人的P2P网贷信用风险博弈分析 | 第35-46页 |
| 4.2.1 不完全信息静态博弈 | 第36-39页 |
| 4.2.2 不完全信息动态博弈 | 第39-41页 |
| 4.2.3 博弈结果分析 | 第41-46页 |
| 5 研究总结与展望 | 第46-50页 |
| 5.1 研究总结 | 第46-49页 |
| 5.1.1 主要结论 | 第46-47页 |
| 5.1.2 对策建议 | 第47-49页 |
| 5.2 研究展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 附录 | 第54-61页 |
| 后记 | 第61页 |