| 摘要 | 第2-4页 |
| ABSTRACT | 第4-6页 |
| 1 绪论 | 第9-23页 |
| 1.1 研究背景和研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 相关文献综述 | 第10-19页 |
| 1.2.1 国外文献综述 | 第10-13页 |
| 1.2.2 国内文献综述 | 第13-19页 |
| 1.3 论文的研究方法和结构安排 | 第19-21页 |
| 1.3.1 研究方法 | 第19页 |
| 1.3.2 结构安排 | 第19-21页 |
| 1.4 论文的创新之处 | 第21-23页 |
| 2 相关实证模型简介 | 第23-28页 |
| 2.1 Logistic模型 | 第23-24页 |
| 2.2 超效率DEA模型 | 第24-28页 |
| 2.2.1 基本DEA模型 | 第24-26页 |
| 2.2.2 超效率DEA模型 | 第26-28页 |
| 3 我国互联网金融上市公司信用评价体系的实证研究 | 第28-42页 |
| 3.1 信用评价指标体系指标筛选的实证研究 | 第28-38页 |
| 3.1.1 指标体系构建 | 第28-31页 |
| 3.1.2 数据来源及标准化处理 | 第31-33页 |
| 3.1.3 描述性统计分析 | 第33-34页 |
| 3.1.4 基于方差膨胀因子的第一次指标筛选 | 第34-36页 |
| 3.1.5 基于Logistic模型的第二次指标筛选 | 第36-38页 |
| 3.2 基于超效率DEA模型的信用风险评分 | 第38-42页 |
| 3.2.1 超效率DEA模型实证分析 | 第38-42页 |
| 4 主要结论、政策建议和未来工作展望 | 第42-45页 |
| 4.1 主要结论 | 第42-43页 |
| 4.2 政策建议 | 第43-44页 |
| 4.3 未来工作展望 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-49页 |
| 后记 | 第49-50页 |