关于互联网金融的研究

发布时间：2017-04-04 23:05

  本文关键词：关于互联网金融的研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：最近,互联网金融一词频繁出现在金融界,成为热衷投资理财人士的新宠。顾名思义,它既包含了传统的金融行业的特点,也充分利用了互联网平台的强大资源优势。它依托于多种互联网平台,借助云计算、大数据等互联网技术,吸收了“开放、平等、协作、分享”的新兴理念,实现了资金融通、支付和信息流通等功能,改善了人们的投资方式和渠道,进而给传统的金融模式带来了重要影响。本文从以下六部分进行研究：第一部分是绪论,主要内容包括写作本文的背景、选题意义、文献综述以及创新性和可行性等。第二部分详述了互联网金融发展的不同阶段和发展模式,并对未来发展的趋势做出了预测。第三部分是本文的重点部分,主要是结合改进的KMV模型估算所选取的互联网金融公司样本的信用风险。首先介绍了KMV模型,然后在此基础上优化并引入修正的KMV模型,最后是利用改进的模型对所选取的样本公司进行研究分析。本文样本取值来源于东方财富软件,部分数据信息来源于国泰安数据服务中心。选取的研究对象是网络金融板块的8只股票,作为对照组的是上证A股的8只股票和ST概念股的8只股票。处理数据用到的工具主要是EXCEL和MATLAB,在计算公司的股权价值波动率时,根据其他学者的研究结果,为了研究的方便,笔者采用的是最常用的历史波动率方法。通过求出24家公司的违约距离和违约率值,对比分析出三种板块公司之间的信用风险差距,并利用“壳”资源效应对这样的结果做出合理的解释。第四部分是选取互联网金融行业众多理财产品之一——余额宝作为研究对象,详细分析了互联网金融自出现以来对传统银行业界造成的多方面的冲击,另外还说明了互联网金融对利率市场化进程的影响。第五部分则是顺接上文,针对当前的激烈的竞争形势下,给余额宝和传统银行业提出部分竞合应对措施,以达到互利共赢的目的。最后一部分是对整篇文章进行概括梳理,指出文章存在的缺点及产生的原因,并说明了文章进一步优化的思路和方向。
【关键词】：互联网金融 改进的KMV模型 信用风险 违约距离 互利共赢
【学位授予单位】：山东大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F832.51;F724.6
【目录】：

• 中文摘要10-11
• Abstract11-13
• 第一章 绪论13-17
• §1.1 选题背景13
• §1.2 选题意义13-14
• §1.3 文献综述14
• §1.4 本文的研究框架14-15
• §1.5 本文的创新点15-16
• §1.6 本文的可行性分析16-17
• 第二章 互联网金融的发展趋势和模式17-21
• §2.1 发展趋势17-18
• §2.2 发展模式18-21
• §2.2.1 支付结算18
• §2.2.2 网络融资18-19
• §2.2.3 虚拟货币19
• §2.2.4 渠道业务19-20
• §2.2.5 大数据金融20
• §2.2.6 其他模式20-21
• 第三章 基于修正的KMV模型的互联网金融信用风险度量21-40
• §3.1 关于KMV模型21-25
• §3.1.1 简介21
• §3.1.2 理论基础——Black-Scholes期权定价模型21-25
• §3.2 关于修正的KMV模型25-28
• §3.2.1 参数设置25-26
• §3.2.2 修正的模型26-28
• §3.3 利用修正的KMV模型进行实证分析28-40
• §3.3.1 模型假设28
• §3.3.2 样本取值28
• §3.3.3 计算过程28-29
• §3.3.4 结果分析29-38
• §3.3.5 模型进一步改进38
• §3.3.6 结论38-40
• 第四章 以余额宝为例分析对传统银行业和利率市场化的影响40-42
• §4.1 对传统银行业的影响40-41
• §4.1.1 存款被分流40
• §4.1.2 市场地位被削弱40
• §4.1.3 基金代销垄断被打破40-41
• §4.1.4 支付功能边缘化41
• §4.2 对利率市场化的影响41-42
• 第五章 以余额宝为例研究竞合应对策略42-45
• §5.1 银行方面42-43
• §5.1.1 变革经营模式,强化服务意识42
• §5.1.2 发掘和培养复合型人才42
• §5.1.3 加速金融创新42-43
• §5.1.4 合作中求共赢43
• §5.2 余额宝方面43-45
• §5.2.1 健全网络安全43
• §5.2.2 优化投资结构以稳定收益43
• §5.2.3 发展双线服务43-44
• §5.2.4 深化与传统金融机构的合作44
• §5.2.5 严格执行行业标准,控制监管风险44
• §5.2.6 开展低息贷款,积极参与慈善44-45
• 第六章 结论45-47
• 参考文献47-50
• 致谢50-51
• 学位论文评阅及答辩情况表51

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前4条

1 孙小丽;彭龙;;KMV模型在中国互联网金融中的信用风险测算研究[J];北京邮电大学学报(社会科学版);2013年06期

2 邱勋;;互联网基金对商业银行的挑战及其应对策略——以余额宝为例[J];上海金融学院学报;2013年04期

3 范昊yN;蔡万科;;KMV模型度量信用风险的有效性与应用研究——基于中国债券市场的实证分析[J];生产力研究;2011年07期

4 李洋;;关于KMV模型在中国应用的思考和建议[J];知识经济;2012年15期

中国硕士学位论文全文数据库 前1条

1 何湘桂;KMV模型的实现与应用[D];华中科技大学;2008年

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本文编号：286041