基于宏观经济影响的互联网金融网贷客户信用风险研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-24页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-14页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第13-14页 |
| 1.2 文献综述 | 第14-21页 |
| 1.2.1 互联网金融相关研究 | 第14-17页 |
| 1.2.2 互联网金融网贷客户信用风险研究 | 第17-18页 |
| 1.2.3 宏观经济与信用风险关系研究 | 第18-21页 |
| 1.2.4 研究评介 | 第21页 |
| 1.3 研究内容与方法 | 第21-24页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第21-23页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第23-24页 |
| 第2章 理论基础 | 第24-33页 |
| 2.1 相关概念界定 | 第24-25页 |
| 2.1.1 互联网金融网贷 | 第24页 |
| 2.1.2 工薪阶层与私营业主 | 第24-25页 |
| 2.2 主要理论依据 | 第25-28页 |
| 2.2.1 宏观经济理论 | 第25-26页 |
| 2.2.2 金融脆弱理论 | 第26-28页 |
| 2.3 互联网金融网贷客户信用风险形成机理 | 第28-33页 |
| 2.3.1 自身因素的影响 | 第28-30页 |
| 2.3.2 宏观经济因素的影响 | 第30-33页 |
| 第3章 研究设计 | 第33-45页 |
| 3.1 样本来源与变量选择 | 第33-34页 |
| 3.1.1 样本来源 | 第33页 |
| 3.1.2 变量选择 | 第33-34页 |
| 3.2 基础检验 | 第34-37页 |
| 3.2.1 数据预处理 | 第34-35页 |
| 3.2.2 单位根和协整检验 | 第35-36页 |
| 3.2.3 格兰杰因果检验 | 第36-37页 |
| 3.3 结构向量自回归模型 | 第37-45页 |
| 3.3.1 VAR模型与SVAR模型 | 第37-39页 |
| 3.3.2 SVAR模型的建立 | 第39-40页 |
| 3.3.3 SVAR模型的识别 | 第40-42页 |
| 3.3.4 SVAR模型的估计 | 第42-43页 |
| 3.3.5 脉冲响应函数与方差分解 | 第43-45页 |
| 第4章 实证结果及分析 | 第45-53页 |
| 4.1 实证结果 | 第45-49页 |
| 4.1.1 脉冲响应函数 | 第45-48页 |
| 4.1.2 方差分解 | 第48-49页 |
| 4.2 结果分析 | 第49-51页 |
| 4.3 管理建议 | 第51-53页 |
| 结论 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 附录A 攻读学位期间发表论文目录 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
