| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 第1章 绪论 | 第18-38页 |
| 1.1 选题背景和问题提出 | 第18-19页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第18-19页 |
| 1.1.2 问题提出 | 第19页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第19-22页 |
| 1.2.1 研究目的 | 第19-20页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第20-22页 |
| 1.3 国内外研究现状综述 | 第22-33页 |
| 1.3.1 关于中国互联网金融企业的研究 | 第22-26页 |
| 1.3.2 关于企业A股市场IPO行为偏好的研究 | 第26-32页 |
| 1.3.3 关于中国互联网金融企业A股市场IPO行为偏好的研究 | 第32-33页 |
| 1.3.4 国内外研究述评 | 第33页 |
| 1.4 研究内容、研究方法和技术路线 | 第33-38页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第33-35页 |
| 1.4.2 研究方法 | 第35-36页 |
| 1.4.3 技术路线 | 第36-38页 |
| 第2章 互联网金融企业A股市场IPO行为偏好的理论基础 | 第38-79页 |
| 2.1 概念体系和研究边界 | 第38-53页 |
| 2.1.1 互联网金融的概念及相关概念辨析 | 第38-40页 |
| 2.1.2 中国互联网金融模式的分类——金融功能视角 | 第40-48页 |
| 2.1.3 中国互联网金融企业的分类 | 第48-49页 |
| 2.1.4 企业A股市场IPO行为偏好的概念体系 | 第49-52页 |
| 2.1.5 逻辑起点与研究边界 | 第52-53页 |
| 2.2 互联网金融企业A股市场IPO行为偏好的相关基础理论 | 第53-61页 |
| 2.2.1 长尾理论 | 第53-55页 |
| 2.2.2 金融成长周期理论 | 第55-56页 |
| 2.2.3 股权融资偏好理论 | 第56-58页 |
| 2.2.4 委托代理理论 | 第58-59页 |
| 2.2.5 企业声誉理论 | 第59-61页 |
| 2.3 中国互联网金融企业的特征分析及其IPO行为偏好的产生过程 | 第61-73页 |
| 2.3.1 中国互联网金融企业的特征及其与传统金融机构的比较 | 第61-64页 |
| 2.3.2 中国互联网金融企业的IPO行为动机分析——融资与增信 | 第64-70页 |
| 2.3.3 中国互联网金融企业境外市场IPO异象的现实例证——宜人贷 | 第70-71页 |
| 2.3.4 中国互联网金融企业选择A股市场IPO的内生动力 | 第71-72页 |
| 2.3.5 中国互联网金融企业A股市场IPO行为偏好的产生过程 | 第72-73页 |
| 2.4 双重视角下互联网金融企业A股市场IPO行为偏好分析框架 | 第73-78页 |
| 2.4.1 互联网金融企业A股市场IPO行为偏好双重研究视角的确定 | 第73页 |
| 2.4.2 互联网金融企业A股市场IPO融资偏好分析 | 第73-74页 |
| 2.4.3 互联网金融企业A股市场IPO增信偏好分析 | 第74-75页 |
| 2.4.4 互联网金融企业A股市场IPO双重偏好分析 | 第75-76页 |
| 2.4.5 基于元胞自动机的系统仿真方法的选择依据 | 第76-78页 |
| 2.5 本章小结 | 第78-79页 |
| 第3章 互联网金融企业A股市场IPO融资偏好研究 | 第79-111页 |
| 3.1 A股市场企业IPO融资行为过程与新股发售参与主体分析 | 第79-82页 |
| 3.1.1 A股市场IPO融资行为与新股发售 | 第79页 |
| 3.1.2 A股市场IPO股票发售过程分析 | 第79-82页 |
| 3.2 A股市场企业IPO股票发售依据的规则特征分析 | 第82-88页 |
| 3.2.1 A股市场累计投标询价制的演进特征——纵向视角 | 第82-85页 |
| 3.2.2 A股市场累计投标询价制的国际比较——横向视角 | 第85-88页 |
| 3.3 互联网金融企业A股市场IPO股票发售特征及关键要素分析 | 第88-92页 |
| 3.3.1 当前A股市场企业IPO股票发售特征分析 | 第88-89页 |
| 3.3.2 互联网金融企业A股市场IPO股票发售特征分析 | 第89-90页 |
| 3.3.3 互联网金融企业IPO股票发售信号的确定 | 第90-91页 |
| 3.3.4 互联网金融企业IPO股票发售发行方的界定 | 第91-92页 |
| 3.4 基于发行方特征的互联网金融企业A股市场IPO股票发售模型 | 第92-102页 |
| 3.4.1 模型特征 | 第92页 |
| 3.4.2 基本假设 | 第92-93页 |
| 3.4.3 变量设定及说明 | 第93-94页 |
| 3.4.4 博弈过程与支付分析 | 第94-96页 |
| 3.4.5 IPO股票发售博弈模型构建 | 第96-98页 |
| 3.4.6 精炼贝叶斯均衡求解 | 第98-101页 |
| 3.4.7 模型结论 | 第101-102页 |
| 3.5 基于融资偏好的元胞自动机仿真实验设计与结果分析 | 第102-108页 |
| 3.5.1 实验设计背景 | 第102页 |
| 3.5.2 仿真实验设计 | 第102-104页 |
| 3.5.3 未加融资偏好参数的仿真实验及结果分析 | 第104-106页 |
| 3.5.4 加入融资偏好参数的仿真实验及结果分析 | 第106-108页 |
| 3.6 基于融资偏好的互联网金融企业A股市场IPO策略 | 第108-110页 |
| 3.6.1 披露“高质量”的招股意向书 | 第109页 |
| 3.6.2 选择“热销市场”IPO | 第109页 |
| 3.6.3 降低投资者申购的机会成本 | 第109页 |
| 3.6.4 重点把握初始询价阶段 | 第109-110页 |
| 3.7 本章小结 | 第110-111页 |
| 第4章 互联网金融企业A股市场IPO增信偏好研究 | 第111-151页 |
| 4.1 互联网金融企业A股市场IPO的增信动因 | 第111-117页 |
| 4.1.1 互联网金融企业生存的基础——信用 | 第111-112页 |
| 4.1.2 当前互联网金融企业的迫切需要——增信 | 第112-114页 |
| 4.1.3 现有主要增信方式的操作缺陷 | 第114-116页 |
| 4.1.4 互联网金融企业增信的必然选择 | 第116-117页 |
| 4.2 中国互联网金融企业失信行为分析 | 第117-123页 |
| 4.2.1 失信与中国互联网金融企业失信行为 | 第117-119页 |
| 4.2.2 中国互联网金融企业的失信行为模型 | 第119-123页 |
| 4.3 基于IPO信息披露的监管效率提升模型 | 第123-130页 |
| 4.3.1 IPO信息披露及其对监管效率提升的作用 | 第124-125页 |
| 4.3.2 提升监管效率的各参与方行为解析 | 第125-126页 |
| 4.3.3 监管效率提升关键因素的优化模型 | 第126-130页 |
| 4.3.4 无法有效识别信息的治理对策 | 第130页 |
| 4.4 基于IPO声誉效应的激励效率提升模型 | 第130-141页 |
| 4.4.1 IPO与企业声誉 | 第131-132页 |
| 4.4.2 IPO的声誉效应 | 第132-133页 |
| 4.4.3 基本假设与参数设定 | 第133-135页 |
| 4.4.4 不考虑声誉效应的最优动态显性激励契约 | 第135-137页 |
| 4.4.5 考虑声誉效应的最优动态双重激励契约 | 第137-138页 |
| 4.4.6 两类契约的比较研究 | 第138-140页 |
| 4.4.7 激励效率的提升对策 | 第140-141页 |
| 4.5 基于增信偏好的元胞自动机仿真实验设计与结果分析 | 第141-147页 |
| 4.5.1 仿真实验设计 | 第141-143页 |
| 4.5.2 未加增信偏好参数的仿真实验及结果分析 | 第143-145页 |
| 4.5.3 加入增信偏好参数的仿真实验及结果分析 | 第145-147页 |
| 4.6 基于增信偏好的互联网金融企业A股市场IPO策略 | 第147-150页 |
| 4.6.1 设计嵌入企业声誉隐性激励的长期激励契约 | 第147-148页 |
| 4.6.2 建立互联网金融企业历史信息的强制披露机制 | 第148页 |
| 4.6.3 强化对普通投资者无法有效识别信息的治理机制 | 第148页 |
| 4.6.4 建立互联网金融企业的守信联盟以强化集体声誉约束 | 第148页 |
| 4.6.5 完善相关法律法规等强制性制度安排 | 第148-149页 |
| 4.6.6 重塑互联网金融生态的监管策略 | 第149-150页 |
| 4.7 本章小结 | 第150-151页 |
| 第5章 互联网金融企业A股市场IPO双重偏好研究 | 第151-166页 |
| 5.1 互联网金融企业A股市场IPO双重偏好特征 | 第151-155页 |
| 5.1.1 双重偏好的优先级特征 | 第151-152页 |
| 5.1.2 偏好程度的差异化特征 | 第152页 |
| 5.1.3 双重偏好特征的网络经济学解释——获客能力的关键作用 | 第152-155页 |
| 5.2 基于网络经济学的互联网金融企业获客能力作用的验证模型 | 第155-159页 |
| 5.2.1 理论假设 | 第155-156页 |
| 5.2.2 获客能力对互联网金融企业A股市场IPO双重偏好的正向影响 | 第156-158页 |
| 5.2.4 获客能力临界点的存在性与唯一性证明 | 第158-159页 |
| 5.2.5 模型结论 | 第159页 |
| 5.3 数值仿真与分析 | 第159-164页 |
| 5.3.1 仿真实验设计 | 第159-161页 |
| 5.3.2 正向影响仿真结果及其分析 | 第161-163页 |
| 5.3.3 临界点的仿真结果及其分析 | 第163-164页 |
| 5.4 基于双重偏好的互联网金融企业A股市场IPO策略 | 第164-165页 |
| 5.4.1 获客能力必须突破临界点才有助于IPO | 第164页 |
| 5.4.2 构建客户社交生活生态圈以批量获客 | 第164-165页 |
| 5.4.3 统筹渠道与产品组合以降低获客成本 | 第165页 |
| 5.5 本章小结 | 第165-166页 |
| 结论 | 第166-168页 |
| 参考文献 | 第168-182页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 | 第182-184页 |
| 致谢 | 第184-185页 |
| 个人简历 | 第185页 |
