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互联网金融个人征信体系建设研究--以芝麻信用征信为例

致谢第5-6页
摘要第6-7页
Abstract第7页
1 绪论第11-19页
    1.1 研究背景和意义第11-13页
        1.1.1 研究背景第11-12页
        1.1.2 研究意义第12-13页
    1.2 文献综述第13-17页
        1.2.1 互联网金融个人征信的理论第13-14页
        1.2.2 互联网金融个人征信模式第14页
        1.2.3 互联网金融个人征信特点第14-15页
        1.2.4 互联网金融个人征信数据采集第15页
        1.2.5 互联网金融个人征信模型构建第15-16页
        1.2.6 互联网金融个人征信信用产品开发第16页
        1.2.7 文献评述第16-17页
    1.3 研究方法和研究思路第17-18页
    1.4 本文的难点和创新点第18-19页
2 我国个人征信体系现状及问题分析第19-30页
    2.1 征信体系建设的理论基础第19-21页
        2.1.1 信息不对称理论第19页
        2.1.2 "5C"准则理论第19-20页
        2.1.3 信用评分理论第20-21页
    2.2 我国个人征信体系建设第21-25页
        2.2.1 我国个人征信体系发展历程第22-23页
        2.2.2 我国个人征信体系建设现状第23-25页
    2.3 我国个人征信体系特点第25-26页
        2.3.1 以"政府主导"为核心的征信体系第25页
        2.3.2 "人民银行与商业银行"双向信息交流机制第25-26页
        2.3.3 个人征信运作的市场化趋势第26页
    2.4 我国个人征信体系存在的问题第26-30页
        2.4.1 信用信息收集不全面,缺少对应的条件支持第26-28页
        2.4.2 重征信,轻评级,征信模型缺失第28页
        2.4.3 缺乏信用衍生产品第28-29页
        2.4.4 征信管理法律法规不完善和行业自律组织缺失第29-30页
3 芝麻信用征信系统案例分析第30-40页
    3.1 芝麻信用征信系统介绍第30-34页
        3.1.1 芝麻信用征信流程第30-31页
        3.1.2 基于"5C"准则的芝麻信用分第31-34页
    3.2 对芝麻信用分的合理性分析第34-37页
    3.3 芝麻信用征信系统优势分析第37-40页
        3.3.1 信息数据来源多,种类丰富第37页
        3.3.2 数据收集成本低,易于获取第37-38页
        3.3.3 先进的数据处理方式第38页
        3.3.4 动态灵活的信用评价模型第38页
        3.3.5 广大的用户基础,便于信用产品推广第38-39页
        3.3.6 丰富的信用衍生品种类第39-40页
4 国外个人征信体系建设及经验第40-48页
    4.1 以市场为主的美国模式第40-43页
        4.1.1 美国个人征信体系结构第40-42页
        4.1.2 美国个人征信体系监管系统第42-43页
    4.2 以政府为主的德国模式第43-46页
        4.2.1 德国个人征信体系结构第43-45页
        4.2.2 德国个人征信体系监管系统第45-46页
    4.3 国外征信体系建设的经验第46-48页
        4.3.1 与本国经济金融市场相适应的征信模式第46-47页
        4.3.2 健全的征信法律法规体系第47页
        4.3.3 完善的信用信息共享和评分机制第47-48页
5 对我国互联网金融个人征信体系建设的建议第48-53页
    5.1 外部环境建设建议第48-50页
        5.1.1 加快互联网金融个人征信相关的法律法规建设第48-49页
        5.1.2 完善共享机制,建立统一的信息管理平台第49-50页
    5.2 内部征信流程处理建议第50-53页
        5.2.1 完善信用信息收集和处理机制第50页
        5.2.2 构建动态合理的信用评价体系第50-51页
        5.2.3 健全信用产品开发系统,积极推广信用产品第51-52页
        5.2.4 成立征信业自律组织,建立征信奖惩机制第52-53页
参考文献第53-56页
附录一第56-58页
附录二第58-60页

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