| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-17页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 信用风险评级文献综述 | 第9-15页 |
| 1.2.1 信用风险评级方法综述 | 第9-12页 |
| 1.2.2 网贷平台研究综述 | 第12页 |
| 1.2.3 网贷平台信用风险评级方法综述 | 第12-14页 |
| 1.2.4 总结 | 第14-15页 |
| 1.3 研究内容与论文结构 | 第15-17页 |
| 第二章 网贷平台信用风险评级指标的选择 | 第17-25页 |
| 2.1 网贷平台的背景实力 | 第17-18页 |
| 2.2 网贷平台的运营模式和盈利模式分析 | 第18-23页 |
| 2.2.1 P2P网贷平台的运营模式 | 第18-20页 |
| 2.2.2 P2P网贷平台的盈利模式 | 第20-21页 |
| 2.2.3 P2P网贷平台的资金管理 | 第21-23页 |
| 2.3 信用风险评级指标选择 | 第23-25页 |
| 第三章 网贷平台的信用风险评级方法的选择 | 第25-33页 |
| 3.1 Credit Metrics模型 | 第25-31页 |
| 3.1.1 基于主成分分析的信用风险评级 | 第25-27页 |
| 3.1.2 基于聚类分析的信用风险评级 | 第27-28页 |
| 3.1.3 基于有监督学习算法的信用风险评级 | 第28-31页 |
| 3.1.4 总结 | 第31页 |
| 3.2 回收率 | 第31-33页 |
| 第四章 网贷平台信用风险评级的实证分析 | 第33-43页 |
| 4.1 基于主成分分析方法的信用评级 | 第33-35页 |
| 4.2 基于聚类分析的信用评级 | 第35-38页 |
| 4.3 基于有监督学习算法的评级 | 第38-39页 |
| 4.4 基于Adaboost算法的网贷平台信用风险转移矩阵 | 第39-40页 |
| 4.5 基于Adaboost算法的借款人信用风险评级模型 | 第40-43页 |
| 第五章 结论与展望 | 第43-45页 |
| 5.1 主要结论 | 第43-44页 |
| 5.2 研究展望 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-48页 |
| 在学期间的研究成果 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49页 |