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互联网基金类理财产品的风险度量及影响因素研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第11-21页
    1.1 研究背景第11-13页
    1.2 研究的目的和意义第13页
        1.2.1 研究的目的第13页
        1.2.2 研究意义第13页
    1.3 国内外文献综述第13-18页
        1.3.1 外文的研究概况第13-15页
        1.3.2 国内的研究概况第15-18页
        1.3.3 文献评述第18页
    1.4 研究内容和方法第18-20页
        1.4.1 研究内容第18-19页
        1.4.2 研究方法第19-20页
    1.5 论文的创新之处第20-21页
第二章 互联网金融风险相关理论第21-29页
    2.1 互联网金融的相关理论分析第21-22页
        2.1.1 互联网金融中的经济学产业理论第21页
        2.1.2 互联网金融中的金融中介理论第21页
        2.1.3 互联网金融中的金融深化论体现第21页
        2.1.4 互联网金融中的金融创新理论第21-22页
        2.1.5 金融风险理论第22页
    2.2 互联网金融基金类理财产品的定义和分类第22-23页
    2.3 互联网基金类理财产品的发展历程及现状第23-24页
    2.4 互联网金融基金类理财产品的特征第24-25页
        2.4.1 运营效率高且灵活性较强第24-25页
        2.4.2 交易成本低且收益性较高第25页
        2.4.3 门槛较低且参与者丰富第25页
        2.4.4 风险传播速度快第25页
    2.5 互联网金融基金类理财产品的运作方式第25-26页
    2.6 互联网基金类理财产品的风险类型第26-29页
        2.6.1 市场风险第26页
        2.6.2 流动性风险第26-27页
        2.6.3 技术与网络风险第27-28页
        2.6.4 信息披露不充分和信用风险第28页
        2.6.5 长尾效应风险第28-29页
第三章 互联网基金类理财产品的风险度量第29-47页
    3.1 互联网金融基金类理财产品风险度量方法第29-32页
        3.1.1 波动性方法第29页
        3.1.2 灵敏度分析法第29-30页
        3.1.3 信息熵方法第30页
        3.1.4 VaR模型(Value at Risk)第30-31页
        3.1.5 GARCH类模型分析第31-32页
    3.2 模型的构建与数据来源第32-44页
        3.2.1 样本的选取第32-33页
        3.2.2 数据分析第33-36页
        3.2.3 ARIMA模型的构建第36-38页
        3.2.4 ARCH效应检验第38-41页
        3.2.5 ARIMA-GARCH模型的构建第41-44页
    3.3 理财产品的Var值的计算第44-45页
    3.4 Var的失败频率检验第45页
    3.5 实证结果分析第45-47页
第四章 互联网基金类理财产品的风险影响因素第47-52页
    4.1 模型的数据说明及影响因素的定性分析第47-48页
        4.1.1 变量选择依据第47页
        4.1.2 模型变量数据的描述性分析第47-48页
    4.2 数据的处理第48页
    4.3 模型的构建第48-50页
        4.3.1 平稳性检验第48-49页
        4.3.2 最小二乘法估计第49-50页
        4.3.3 变量选取的合理性分析第50页
    4.4 实证结果分析第50-52页
第五章 结论与建议第52-56页
    5.1 结论第52-54页
    5.2 建议第54-56页
        5.2.1 互联网金融企业角度第54页
        5.2.2 国家层面上的管理建议第54-55页
        5.2.3 对于投资者的建议第55-56页
参考文献第56-58页
附录第58-65页
    附录 1第58-60页
    附录 2第60-62页
    附录 3第62-63页
    附录 4第63-64页
    附录 5第64-65页
致谢第65-66页
作者简介第66页

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