| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 互联网金融发展趋势 | 第14-16页 |
| 1.4 我国互联网金融流动性风险现状 | 第16-17页 |
| 1.5 研究方法 | 第17-18页 |
| 第2章 互联网金融风险的相关理论 | 第18-32页 |
| 2.1 互联网金融相关理论分析 | 第18-19页 |
| 2.1.1 互联网金融定义 | 第18页 |
| 2.1.2 互联网金融与传统金融的区别 | 第18-19页 |
| 2.2 互联网金融存在的风险 | 第19-23页 |
| 2.2.1 互联网属性风险 | 第19-20页 |
| 2.2.2 金融属性风险 | 第20-23页 |
| 2.2.3 人才缺失风险 | 第23页 |
| 2.3 互联网金融的流动性风险 | 第23-29页 |
| 2.3.1 互联网金融流动性风险存在的原因 | 第23-24页 |
| 2.3.2 互联网对金融流动性的影响 | 第24-25页 |
| 2.3.3 基于银行挤兑模型分析货币市场基金的流动性风险 | 第25-28页 |
| 2.3.4 互联网金融中流动性风险的传染作用 | 第28-29页 |
| 2.4 互联网金融的信用风险 | 第29-30页 |
| 2.5 互联网金融的平台管理风险 | 第30-32页 |
| 第3章 国际互联网金融风险的管理机制对比与借鉴 | 第32-36页 |
| 3.1 美国监管体系分析 | 第32-33页 |
| 3.2 英国监管体系分析 | 第33页 |
| 3.3 欧盟监管体系分析 | 第33-34页 |
| 3.4 我国互联网金融监管体系 | 第34-36页 |
| 第4章 互联网金融流动性风险度量实证分析 | 第36-48页 |
| 4.1 VaR模型简介 | 第36页 |
| 4.2 基于GARCH族模型拟合互联网金融产品波动率 | 第36-47页 |
| 4.2.1 资产样本的选取 | 第37页 |
| 4.2.2 样本基金数据描述性特征及数据特征检验 | 第37-42页 |
| 4.2.3 模型建立及运行结果 | 第42-47页 |
| 4.3 实证分析结论与模型稳定性检验 | 第47-48页 |
| 第5章 互联网金融风险控制的措施及建议 | 第48-53页 |
| 5.1 对互联网金融参与主体的建议 | 第48-50页 |
| 5.2 对金融监管主体的建议 | 第50-51页 |
| 5.3 对互联网金融流动性风险的建议 | 第51-53页 |
| 结论 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |