5 浏览第一章 绪论
1.1 研究背景
1.1.1 P2P网络借贷平台发展现状
1.1.2 平台违约率高企带来的风险挑战
1.1.3 大数据风控技术在P2P行业的兴起
1.2 研究意义
1.2.1 理论意义：完善互联网金融风险治理体系
1.2.2 实践意义：为P2P平台优化风控模型提供参考
1.2.3 政策意义：为监管部门制定风控标准提供依据
1.3 研究目标与问题
1.3.1 总体研究目标
1.3.2 核心研究问题
1.3.3 拟解决的关键难点
1.4 研究思路与技术路线
1.4.1 研究思路框架
1.4.2 技术路线图示
1.5 论文结构安排
1.5.1 各章内容概述
第二章 文献综述
2.1 P2P平台违约率影响因素研究进展
2.2 大数据风控在信贷领域的应用
2.3 风控效果评估方法比较
2.4 文献评述与研究空白
第三章 理论基础与研究假设
3.1 信息不对称与信用风险理论
3.2 大数据风控作用机理
3.3 风控技术要素对违约率的影响路径
3.3.1 数据源丰富性对借款人信息完整性的改善
3.3.2 模型算法精度对风险识别准确性的提升
3.3.3 实时监控能力对逾期预警时效的增强
3.4 研究假设
3.4.1 H1：大数据风控水平与平台整体违约率负相关
3.4.2 H2：风控模型更新频率在上述关系中起中介作用
3.4.3 H3：平台规模对风控效果具有正向调节作用
3.5 概念模型
第四章 研究设计
4.1 样本选取与数据来源
4.1.1 样本平台范围（2018–2024年活跃P2P平台）
4.1.2 数据获取渠道（平台年报、第三方风控报告、行业数据库）
4.1.3 样本剔除标准与最终样本量
4.2 变量定义与度量
4.2.1 因变量：平台月度违约率（DefaultRate）
(1) DefaultRate = 当月逾期本金总额 ÷ 当月在投本金总额 × 100%
4.2.2 核心自变量：大数据风控水平（BigDataRC）
(1) 数据源维数（DataDimensions，个）
(2) 算法模型类型数（ModelCount，个）
(3) 模型更新频率（UpdateFreq，次/月）
4.2.3 中介变量：风控模型预测准确度（Accuracy）
(1) ROC\_AUC
(2) Precision、Recall
4.2.4 调节变量：平台规模（Scale）
(1) 在投用户数（UserCount，万人）
(2) 在投金额（LoanBalance，亿元）
4.2.5 控制变量
(1) 平均借款期限（AvgTerm，月）
(2) 平均单笔借款额（AvgLoanAmt，万元）
(3) 借款人地区经济指标（GDP\_Growth，%）
(4) 行业景气度指数（IndustryIndex，标准化得分）
(5) 平台成立年限（PlatformAge，年）
4.3 模型构建
4.3.1 基准回归模型
DefaultRate\_it = α + β1 BigDataRC\_it + γ Controls\_it + μ\_i + λ\_t + ε\_it
4.3.2 中介效应模型
Accuracy\_it = α1 + β2 BigDataRC\_it + γ1 Controls\_it + ε1\_it
DefaultRate\_it = α2 + β3 Accuracy\_it + β4 BigDataRC\_it + γ2 Controls\_it + ε2\_it
4.3.3 调节效应模型
DefaultRate\_it = α3 + β5 BigDataRC\_it + β6 Scale\_it + β7 (BigDataRC × Scale)\_it + γ3 Controls\_it + ε3\_it
4.3.4 稳健性与内生性检验
(1) 替代变量法（如使用违约准备金率替代违约率）
(2) 工具变量法（IV-2SLS，以技术投入强度作为工具变量）
(3) 分样本回归（按平台类型、成立年限分组）
4.4 研究方法
4.4.1 面板数据双向固定效应回归
4.4.2 Bootstrap中介效应检验
4.4.3 异质性分析与分组回归
4.4.4 稳健性检验
第五章 实证结果与分析
5.1 描述性统计与相关性分析
5.2 多重共线性与模型诊断
5.3 基准回归结果与假设检验
5.4 中介效应检验结果
5.5 调节效应检验结果
5.6 稳健性与异质性分析
5.7 结果讨论
第六章 结论与建议
6.1 主要研究结论
6.2 理论贡献
6.3 实践与政策建议
6.3.1 对P2P平台：完善大数据风控体系
6.3.2 对监管机构：制定行业风控标准
6.3.3 对投资者：提高风险识别与防范意识
6.4 研究局限与未来展望
参考文献
附录
A 变量与数据来源对照表
B 回归结果附表
C 风控模型技术概要
