P2P网络借贷的信用评分研究--以Lending Club为例
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-22页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-11页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第11-12页 |
| 1.3 国内外研究综述 | 第12-20页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第15-19页 |
| 1.3.3 小结与评述 | 第19-20页 |
| 1.4 研究思路及研究方法 | 第20-22页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第20页 |
| 1.4.2 研究方法 | 第20-21页 |
| 1.4.3 论文结构 | 第21-22页 |
| 第2章 信用评估理论基础 | 第22-28页 |
| 2.1 P2P借贷相关理论 | 第22-24页 |
| 2.1.1 基本概念界定 | 第22页 |
| 2.1.2 信息不对称理论 | 第22-23页 |
| 2.1.3 信用风险管理理论 | 第23-24页 |
| 2.2 信用评估方法 | 第24-27页 |
| 2.2.1 Logistic回归分析法 | 第24-25页 |
| 2.2.2 变量处理方法 | 第25-26页 |
| 2.2.3 检验方法 | 第26-27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 数据准备与处理 | 第28-37页 |
| 3.1 数据的描述性统计 | 第28-35页 |
| 3.1.1 借款状态统计 | 第28-29页 |
| 3.1.2 变量分布统计 | 第29-31页 |
| 3.1.3 违约用户画像分析 | 第31-35页 |
| 3.2 数据预处理及特征构建 | 第35-36页 |
| 3.2.1 数据集划分 | 第35-36页 |
| 3.2.2 数据预处理 | 第36页 |
| 3.2.3 特征构建 | 第36页 |
| 3.3 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 模型构建与分析 | 第37-49页 |
| 4.1 特征筛选 | 第37-38页 |
| 4.2 模型构建 | 第38-43页 |
| 4.3 信用评分 | 第43-45页 |
| 4.4 结果检验 | 第45-47页 |
| 4.4.1 预测结果区分度和稳定性检验 | 第45-46页 |
| 4.4.2 特征稳定性检验 | 第46-47页 |
| 4.5 相关建议 | 第47-48页 |
| 4.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 结论 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 致谢 | 第55页 |
