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互联网征信背景下提高不良资产催收效率的统计研究——以XX公司为例
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互联网征信背景下提高不良资产催收效率的统计研究——以XX公司为例
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-13页
第1章 绪论第13-17页
　　1.1 研究背景第13-14页
　　1.2 研究目的和意义第14-15页
　　1.3 相关概念界定第15-16页
　　　　1.3.1 互联网背景下征信的涵义第15页
　　　　1.3.2 不良资产处置第15页
　　　　1.3.3 不良资产催收效率第15-16页
　　1.4 研究内容和方法第16-17页
　　　　1.4.1 研究内容第16页
　　　　1.4.2 研究方法第16-17页
第2章 国内外互联网征信与不良资产处置的经验第17-20页
　　2.1 互联网金融征信模型的研究第17-18页
　　2.2 不良资产处置的研究第18页
　　2.3 同类匹配模型的研究第18-20页
　　　　2.3.1 国内滴滴打车匹配模型的研究第18-19页
　　　　2.3.2 国内外卖行业的配送研究第19-20页
第3章 委托方和催收公司的数据分析与研究第20-45页
　　3.1 债务人数据维度构建第20-21页
　　　　3.1.1 维度分类第20页
　　　　3.1.2 回款率的定义第20-21页
　　3.2 债务人指标各维度统计分析第21-27页
　　　　3.2.1 债务人个人信息数据分析第21-26页
　　　　3.2.2 债务人消费数据分析第26-27页
　　3.3 债务人各指标之间的统计分析第27-36页
　　　　3.3.1 债务人年龄与消费指标的关系第27-30页
　　　　3.3.2 债务人性别与消费指标的关系第30-31页
　　　　3.3.3 债务人户籍所在地与消费指标的关系第31-35页
　　　　3.3.4 债务人回款率与贷款额度的关系第35-36页
　　3.4 多维角度探索性分析第36-42页
　　　　3.4.1 对委托案件的聚类分析第36-37页
　　　　3.4.2 对回款率的回归分析第37-38页
　　　　3.4.3 对回款率进行决策树分类预测第38-42页
　　3.5 催收公司的分析第42-45页
　　　　3.5.1 催收公司介绍第42-43页
　　　　3.5.2 衡量催收公司的指标的构建第43页
　　　　3.5.3 对不同催收公司指标的分析第43页
　　　　3.5.4 对电催次数指标的分析第43-45页
第4章 案件的匹配分析和模型的优化第45-51页
　　4.1 委托案件与催收公司的匹配第45-46页
　　　　4.1.1 匹配的概念和介绍第45页
　　　　4.1.2 指标匹配分析第45-46页
　　4.2 债务人回款率预测的模型优化第46-51页
　　　　4.2.1 指标上的优化第46-49页
　　　　4.2.2 模型选择的优化第49-51页
第5章 结论和建议第51-53页
　　5.1 主要结论第51页
　　5.2 本文解决的关键问题第51-52页
　　5.3 本文特色创新之处第52页
　　5.4 不足及后续改进第52-53页
参考文献第53-55页
附录第55-62页
附录一第55-57页
附录二第57-58页
附录三第58-62页
致谢第62-63页

本篇论文共63页，点击这进入下载页面。
 
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