| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 研究内容与结构 | 第12-13页 |
| 1.3 研究方法 | 第13-14页 |
| 1.3.1 文献研究法 | 第14页 |
| 1.3.2 定量与定性分析相结合 | 第14页 |
| 1.3.3 案例研究法 | 第14页 |
| 1.4 本文创新点 | 第14-15页 |
| 2 国内外文献综述研究 | 第15-19页 |
| 2.1 互联网金融相关概念综述 | 第15-16页 |
| 2.2 互联网个人消费信贷信用风险成因综述 | 第16-17页 |
| 2.3 互联网个人消费信贷信用风险控制综述 | 第17-18页 |
| 2.4 国内外研究总结 | 第18-19页 |
| 3 我国互联网个人消费信贷的信用风险成因及控制现状 | 第19-30页 |
| 3.1 我国消费金融的发展现状 | 第19-24页 |
| 3.1.1 传统消费金融的发展现状 | 第19-20页 |
| 3.1.2 互联网消费金融的发展现状 | 第20-24页 |
| 3.2 我国互联网个人消费信贷信用风险表现及成因 | 第24-27页 |
| 3.2.1 信用风险主要表现 | 第24-25页 |
| 3.2.2 信用风险成因 | 第25-27页 |
| 3.3 我国互联网个人消费信贷的信用风险控制现状 | 第27-28页 |
| 3.3.1 电商平台的信用风险控制现状 | 第27-28页 |
| 3.3.2 第三方平台的信用风险控制现状 | 第28页 |
| 3.4 本章小结 | 第28-30页 |
| 4 L公司借款人信用风险影响因素研究 | 第30-42页 |
| 4.1 L公司简介 | 第30-31页 |
| 4.2 用户特征对违约率的影响 | 第31-34页 |
| 4.2.1 个人基本特征对违约率的影响 | 第31-33页 |
| 4.2.2 偿债能力对违约率的影响 | 第33页 |
| 4.2.3 信用情况对违约率的影响 | 第33-34页 |
| 4.3 借款人信用风险影响因素分析 | 第34-41页 |
| 4.3.1 模型选择 | 第34-36页 |
| 4.3.2 变量选取与描述性统计 | 第36-38页 |
| 4.3.3 影响因素回归分析 | 第38-40页 |
| 4.3.4 影响因素分析小结 | 第40-41页 |
| 4.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 5 L公司借款人信用风险控制措施研究 | 第42-52页 |
| 5.1 贷前信用风险控制措施 | 第42-43页 |
| 5.2 贷后信用风险控制措施 | 第43-44页 |
| 5.3 L公司信用风险控制效果分析 | 第44-49页 |
| 5.3.1 贷前大数据技术风控效果 | 第44-48页 |
| 5.3.2 贷后逾期催收效果 | 第48-49页 |
| 5.4 L公司信用风险控制案例小结 | 第49-52页 |
| 5.4.1 L公司信用风险控制优势 | 第49-50页 |
| 5.4.2 L公司信用风险控制不足 | 第50-52页 |
| 6 研究结论与建议 | 第52-55页 |
| 6.1 研究结论 | 第52页 |
| 6.2 建议及对策 | 第52-55页 |
| 6.2.1 建立有效的失信惩戒措施 | 第52-53页 |
| 6.2.2 建立平台间信息共享机制 | 第53页 |
| 6.2.3 调整与改进费率结构 | 第53-54页 |
| 6.2.4 加大对借款人的信息审核力度 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-57页 |
| 作者简历 | 第57-59页 |
| 学位论文数据集 | 第59页 |