1. 研究目的与意义
近年来，随着我国消费结构的不断优化，互联网消费金融得到了飞速的发展。蚂蚁金服、京东白条等互联网金融行业在近五年内迅猛增长，它的便捷性和普惠性成为深受消费者的喜爱，不仅提高了居民的消费水平，也促进了我国的经济增长。与此同时，互联网消费金融所带来的信用风险也危害着金融市场，由于它属于新兴行业，在信用风险管理上仍然存在着缺陷和不足，蚂蚁金服未能如期上市、互联网消费金融企业不良贷款率上升等问题不断出现。研究互联网消费金融的信用风险成因，并分析其相关影响，能够为经济发展提供方向。
2. 研究内容和预期目标
本文以蚂蚁花呗为例，介绍蚂蚁花呗目前的发展情况以及出现的相关风险问题，通过客户风险、系统风险、政策风险、操作风险四个维度对其信用风险进行研究，其中以案例分析的方法对客户风险进行分析，然后对系统风险、政策风险、操作风险选取相应的量化指标，运用线性回归进行分析.
第1章，绪论，简单介绍本文的研究背景、研究意义以及研究思路，并总结概括相应的国内外文献，进而引出本文中所运用的研究方法。
3. 国内外研究现状
merton（1971）指出消费金融是指消费者在自己力所能及的条件下能够自我满足的程度。sidney cattle(1989)通过对比消费金融公司与其他产业公司，发现前者的收益率要比后者更加高且稳定。ernest nagata(1998)利用线性回归的方法，发现消费金融公司在不同的规模以及操作方式的条件下，其贷款成本的结构也不同。george.j.bentsen(2001)研究了在消费金融领域中的贷款成本与利率上限之间的关系，发现二者之间存在相关性。khandani, amir e(2010)通过分析信用卡持有人的拖欠和违约的分类，用线性回归来对违约率进行预测。mingfenglin，nagpurnanandr.prabhala 和 siva viswanathan(2013)指出互联网借贷平台的投资人在借出资金是往往要参考借款人的借款记录，同时也会根据借款人的经历和他人对他的评价进行评估。
drechsler, itamar(2014)通过对比政府建立的主权和银行信用风险之间的循环模型，得出政府的相关政策会对金融领域的违约率产生影响。
万淼（2014）认为消费金融对我国经济发展具有推动作用，消费主导的经济增长模式渐渐正为主流。清华大学中国与世界经济研究中心（2016）通过对比传统的消费金融与互联网金融后发现，当今的互联网金融能够充分利用大数据信息将用户的信用评估进行对接，从而在提高准确度的同时降低了经营成本。罗晶、徐培文、刘海二（2016）在对比传统金融行业和互联网金融行业后，引入不完全信息动态博弈模型、中低收入者收入波动、认知偏差等假说，发现低收入者在互联网金融中申请贷款更具有优势。龚丹丹、张颖（2016）认为在互联网消费金融领域中，对于消费者来说最重要的就是个人的信用评级。方雪昀（2016）对比消费信贷在蚂蚁金服、京东、深圳前海微众银行、百度金融四家互联网消费金融公司存在的问题，发现消费信贷与信息安全技术不完善、监管制度不健全、保障不健全以及与信用评级体系关联不够有关。尹一军（2016）通过将我国的互联网金融市场与欧美国家的进行比较，发现在我国消费金融的概念还没有广泛的普及、对于其风险认识还不够、没有形成健全的征信体系。钟肖英，何奇龙（2016）假设在没有征信体系的条件下，由于博弈的存在使得消费金融市场领域的规模缩小。陈怡君（2016）着重分析了各类风险对于互联网消费金融的影响，并且重点分析了操作风险的影响。傅常顺（2016）从我国互联网消费金融产品较为单一和信用体系不健全的角度出发，指出互联网金融仍需要不断创新。李茜、李翠（2017）将互联网消费金融存在的信用风险问题从消费者、监管者、互联网消费金融的供给和需求方进行分析，指出监管部门的监管政策仍不完善，容易发生信息泄露等风险问题。赵大伟（2017）指出互联网消费金融的现存信用评级体系不完善，不能够真实的反应消费者的信用情况。陈旭邦（2018）认为在我国的互联网金融消费领域仍然存在着地区差异，这不仅使得消费金融的分布不均匀，同时也抑制了消费金融规模的增长。林慰曾，施心德（2018）认为互联网消费金融在信用评级较低的客户中仍然能够拥有较大的额度是因为信用错配问题的存在，这会使得信用评级出现问题，风控底线失去效果，造成经营风险加大，为解决便提出应该拓宽征信系统的数据，建立起共享机制。赵建凤（2018）认为京东白条有属于自己的大数据系统和风控体系，京东白条主要通过贷款前对客户的选择、贷款中期对客户的检测以及贷款后对逾期未履行合约的追偿来对客户进行风险管理。王爽（2019）通过问卷调查的方法，分析了消费者的个人特征、财务特征、信用情况对违约风险的影响，指出应该由下至上的推广金融知识和信用风险教育。王雪梅（2020）将互联网消费金融对消费者的影响归类为三种机制：平滑机制、保障机制、增值机制。严泽宁（2020）从消费者、政府、互联网消费金融企业本身探究其信用风险的成因。潘昱含,李艳丽,李虹, 薛亮(2018)认为互联网消费金融的发展较为迅速，由于其自身缺乏相应完善的监管机制，在惠民便捷的同时，也存在着巨大的风险，并通过研究金融风险模型，结合互联网金融的特点，总结出可以度量互联网消费金融风险的模型。
4. 计划与进度安排
本文采取了案例分析和多元线性回归对蚂蚁花呗的信用风险成因进行分析，分别从蚂蚁花呗的客户风险、系统风险、政策风险、操作风险四个维度进行分析，本文的研究对象选取了蚂蚁花呗2022年1月至6月不同地区、不同年龄段、不同授信区间的违约率，以及2022年至2022年各项经济指标，本文的研究变量：被解释变量是蚂蚁花呗的违约率，解释变量为蚂蚁花呗的资产负债率、长期债务与运营资本比率、贷款市场报价率、国内消费税、GDP增长率、CPI增长率、PPI增长率、货币供应量增长率、双十一成交额、营业利润率、总资产周转率共十一个解释变量。
5. 参考文献
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