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 |