| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 第1章 引言 | 第7-13页 |
| 1.1 研究背景 | 第7-8页 |
| 1.2 研究意义与目的 | 第8-9页 |
| 1.3 研究内容和研究方法 | 第9-11页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第9-11页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第11页 |
| 1.4 创新点和不足 | 第11-13页 |
| 第2章 国内外研究评述和P2P行业概述 | 第13-26页 |
| 2.1 国内外研究评述 | 第13-19页 |
| 2.1.1 国外学者的研究 | 第13-16页 |
| 2.1.2 国内学者的研究 | 第16-19页 |
| 2.2 国内外P2P行业的概括分析 | 第19-26页 |
| 2.2.1 海外P2P行业的发展特点概述 | 第19-21页 |
| 2.2.2 海外P2P行业龙头企业分析 | 第21-22页 |
| 2.2.3 国内P2P借贷行业的发展分析 | 第22-26页 |
| 第3章 P2P借贷行为研究的理论基础 | 第26-30页 |
| 3.1 P2P借贷概念 | 第26页 |
| 3.2 信息不对称理论 | 第26-27页 |
| 3.3 社会资本理论 | 第27-28页 |
| 3.4 前景理论 | 第28-30页 |
| 第4章 P2P网络借贷行为研究模型建立 | 第30-45页 |
| 4.1 理论模型的设计和假设 | 第30-33页 |
| 4.1.1 理论模型设计 | 第30-31页 |
| 4.1.2 实证分析的假设 | 第31-33页 |
| 4.2 数据处理 | 第33-40页 |
| 4.2.1 实证分析数据的准备 | 第33-34页 |
| 4.2.2 基于Python的数据抓取的程序设计 | 第34-40页 |
| 4.3 P2P网络借贷平台用户数据的统计分析 | 第40-45页 |
| 4.3.1 用户属性的统计分析 | 第40-42页 |
| 4.3.2 借贷标的属性的统计性分析 | 第42-43页 |
| 4.3.3 数据样本的多样性分析 | 第43-45页 |
| 第5章 P2P网络借贷行为的实证分析 | 第45-66页 |
| 5.1 投资人借贷意愿的实证分析 | 第45-54页 |
| 5.1.1 影响因素的指标体系 | 第45-46页 |
| 5.1.2 二元Logistic回归分析模型 | 第46-47页 |
| 5.1.3 分析检测 | 第47-48页 |
| 5.1.4 分析结果 | 第48-53页 |
| 5.1.5 验证假设 | 第53-54页 |
| 5.2 借贷人借贷成本影响因子的实证分析 | 第54-61页 |
| 5.2.1 影响因素的指标体系 | 第54-56页 |
| 5.2.2 线性回归分析模型和方法 | 第56-57页 |
| 5.2.3 分析检测 | 第57-59页 |
| 5.2.4 分析结果 | 第59-61页 |
| 5.2.5 验证假设 | 第61页 |
| 5.3 前景理论视角下的P2P网络借贷投资人的决策探索 | 第61-66页 |
| 5.3.1 前景理论框架 | 第61-63页 |
| 5.3.2 前景理论的实证分析 | 第63-66页 |
| 第6章 结论及政策建议 | 第66-69页 |
| 6.1 结论 | 第66-67页 |
| 6.2 政策建议 | 第67-68页 |
| 6.3 未来研究方向 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 附录A PPD网站的信息抓取的部分代码 | 第73-79页 |
| 附录B CSV数据转存代码 | 第79-81页 |