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互联网金融领域信用与风险的理论与实证分析

互联网金融领域信用与风险的理论与实证分析

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  • ISBN:9787514194166
  • 装帧:一般胶版纸
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 开本:16开
  • 页数:182页
  • 出版时间:2018-07-01
  • 条形码:9787514194166 ; 978-7-5141-9416-6

本书特色

中国互联网金融凭借组织模式及信息处理能力方面的优势,去掉原有渠道,降低了交易成本,一定程度上缓解了信息不对称问题,提升了资金配置效率,但不爆发式增长和粗放型发展是中国近几年互联网金融发展的主要特征,传统金融交易中的信任和风险问题依然是互联网金融首先要着力解决的问题。
本文主要针对互联网金融中的信用产生、演化和风险控制问题,进行基于信用问题的互联网金融信贷影响因素的实证研究,然后对嵌入社会网络的互联网金融信贷进行演化研究,在此基础上考虑异族侵入互联网金融的异化分析,引入复杂网络等相关理论和实证对以上问题进行分析,对产生的风险进行有效的评估以规避或减弱,并对其有针对性的实施监管,再基于CreditRisk 模型的互联网金融信贷风险研究,这对于推进互联网金融在中国的健康、有序发展具有重要的理论和现实意义。

内容简介

中国互联网金融凭借组织模式及信息处理能力方面的优势,去掉原有渠道,降低了交易成本,一定程度上缓解了信息不对称问题,提升了资金配置效率,但不爆发式增长和粗放型发展是中国近几年互联网金融发展的主要特征,传统金融交易中的信任和风险问题依然是互联网金融首先要着力解决的问题。本文主要针对互联网金融中的信用产生、演化和风险控制问题,进行基于信用问题的互联网金融信贷影响因素的实证研究,然后对嵌入社会网络的互联网金融信贷进行演化研究,在此基础上考虑异族侵入互联网金融的异化分析,引入复杂网络等相关理论和实证对以上问题进行分析,对产生的风险进行有效的评估以规避或减弱,并对其有针对性的实施监管,再基于CreditRisk+ 模型的互联网金融信贷风险研究,这对于推进互联网金融在中国的健康、有序发展具有重要的理论和现实意义。

目录

第1章 绪论 1.1 研究背景与研究意义 1.2 互联网金融含义界定 1.3 研究思路与研究方法 1.4 研究逻辑路线与创新点 第2章 文献综述及相关理论概述 2.1 国内外研究动态及其评述 2.2 互联网金融的理论基础 2.3 互联网金融发展特点、模式及其趋势 2.4 本章小结 第3章 中国互联网金融发展现状与存在的问题 3.1 互联网金融信息服务行业概述 3.2 中国互联网金融发展现状 3.3 中国互联网金融发展中存在的问题 3.4 本章小结 第4章 基于信用问题的互联网金融信贷影响因素研究 4.1 互联网金融信贷中的信息不对称问题 4.2 互联网金融信贷平台案例说明 4.3 研究框架设计与数据说明 4.4 互联网金融信贷影响因素实证结果分析 4.5 本章小结 第5章 嵌入社会网络的互联网金融信贷信用演化研究 5.1 社会网络与互联网金融 5.2 基于社会网络的互联网金融信贷信用演化分析 5.3 本章小结 第6章 考虑异类侵入的互联网金融信用异化分析 6.1 均匀网络的信用异化情形 6.2 均匀网络的仿真模型建立及分析 6.3 无标度网络的信用异化情形 6.4 无标度网络的仿真模型建立及分析 6.5 本章小结 第7章 基于Credit Rssk+模型的互联网金融信贷风险研究 7.1 互联网金融风险剖析与模型化研究 7.2 基于Credit Risk-互联网金融信用风险估计 7.3 本章小结 第8章 中国互联网金融风险规避与监管对策研究 8.1 加速推进金融业的信用体系建设 8.2 完善互联网金融信息技术以降低网络风险 8.3 完善中国互联网金融监管体系 8.4 健全法律法规规范互联网金融的发展 8.5 本章小结 第9章 研究结论与展望 9.1 研究结论 9.2 研究展望 附录 A 为第6章做仿真编写的程序 B 传统金融和互联网金融的差异分析 C 当前国内外互联网金融的主要经营模式 D 中国互联网金融的发展历程 E 中国知名的众筹平台及其现状说明 参考文献
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作者简介

李琦本、硕、博均为经济学相关专业,硕士博士阶段的研究方向均为金融,主要从事金融投资、金融数据等的研究。近五年来,参与国家自然科学基金重点项目、国家自然科学基金面上项目、国家自然科学基金青年项目等研究。在上述科研工作的基础上,现已以通讯作者或**作者在《MATHEMATICAL PROBLEMS IN ENGINEERINGEI》、《Revista de la Facultad de Ingeniería》《统计与决策》、《中国高校科技》、《商业研究》、等CSSCI及以上期刊发表学术论文6篇。项目负责人对数据板块有独到研究,并能结合企业情况落地,现负责大型央企保利地产旗下的数据公司——重庆锐云科技的数据部分,已经有成果关于客户购买模型、成交概率预测等多种金融行为决策模型面世。

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