| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究框架、思路与方法 | 第11-14页 |
| 2 相关概念与研究概述 | 第14-26页 |
| 2.1 商业银行效率 | 第14-16页 |
| 2.1.1 效率 | 第14页 |
| 2.1.2 商业银行效率 | 第14-16页 |
| 2.2 互联网金融 | 第16-22页 |
| 2.2.1 互联网金融的概念、特征 | 第16-18页 |
| 2.2.2 互联网金融的模式 | 第18-21页 |
| 2.2.3 第三方支付 | 第21-22页 |
| 2.3 研究现状 | 第22-26页 |
| 2.3.1 银行效率测度方法研究综述 | 第22-24页 |
| 2.3.2 互联网金融对商业银行影响的研究综述 | 第24-26页 |
| 3 互联网金融对商业银行效率影响的理论及相关分析方法 | 第26-37页 |
| 3.1 银行效率的测算方法 | 第26-32页 |
| 3.1.1 财务指标方法 | 第26-28页 |
| 3.1.2 前沿分析方法 | 第28-32页 |
| 3.2 数据包络分析方法(DEA) | 第32-36页 |
| 3.2.1 规模报酬不变的CCR模型 | 第33-35页 |
| 3.2.2 规模报酬可变的BBC模型 | 第35-36页 |
| 3.3 向量自回归(VAR)模型 | 第36-37页 |
| 4 互联网金融对商业银行效率影响的分析 | 第37-58页 |
| 4.1 互联网金融对商业银行的影响 | 第37-40页 |
| 4.1.1 互联网金融对商业银行资源配置效率的影响 | 第37-38页 |
| 4.1.2 互联网金融对商业银行经营管理水平的影响 | 第38-39页 |
| 4.1.3 互联网金融对商业银行规模的影响 | 第39-40页 |
| 4.2 基于DEA模型的商业银行效率分析 | 第40-48页 |
| 4.2.1 样本选择和数据来源 | 第40-41页 |
| 4.2.2 指标选择 | 第41-43页 |
| 4.2.3 我国商业银行效率的测度及解释 | 第43-48页 |
| 4.3 互联网金融对商业银行效率影响的分析 | 第48-58页 |
| 4.3.1 样本选择与数据来源—以第三方支付为例 | 第48-49页 |
| 4.3.2 第三方互联网支付对商业银行效率的影响及分析 | 第49-58页 |
| 5 商业银行在互联网金融时代的应对策略 | 第58-62页 |
| 5.1 提升商业银行综合效率的策略 | 第58-59页 |
| 5.2 提升商业银行纯技术效率的策略 | 第59-60页 |
| 5.3 提升商业银行规模效率的策略 | 第60-62页 |
| 6 结束语 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 在校期间科研成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
