社会大数据信息下农户信用借款声誉计算模型与应用
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【摘要】:农户信用借款信息的处理是农户信用评级中的一个重要环节.本文基于社会大数据信息研究农户信用借款声誉计算模型,分析对农户信用借款产生主要影响的七大因素:借款金额、借款期限、借款距离、联保因子、还款能力、反馈评分和近期声誉,并对这七大影响因素进行量化,然后在分别考虑农户在历史上从未借款、首次还款、当期无新还款和当期有新还款这四种不同的情形,相应建立了社会大数据信息下农户信用借款声誉计算模型,并通过两个实例对模型的应用进行有效性的检验.实例分析表明,在社会大数据信息下,采用本文所建立的农户信用借款声誉计算模型对农户声誉值的计算,结果能够很好地描述农户声誉值的变化趋势.由于这种变化趋势呈现较平稳光滑的变动,因此符合在具有社会管理功能前提下的声誉值变化特征,从而说明模型应用的有效性.该模型在实践中对农户信用借款声誉值的计算具有重要借鉴价值.
【作者单位】: 暨南大学公共管理学院/应急管理学院/金融工程研究所;广东省公共网络安全风险评价与预警应急技术研究中心;
【关键词】: 社会大数据信息 农户信用借款 声誉计算模型 借款伙伴 联保因子
【基金】:国家自然科学基金(71173089) 广东省高校高层次人才资助项目 广东省科技计划项目(2013B021500013)
【分类号】:F832.35
【正文快照】: 0引言目前,我国农村经济发展水平严重滞后,农业经营风险高居不下,农民生活水平普遍较低,三农问题已经成为我国当前一^重大经济和社会问题,它严重阻碍了和谐社会的进一步发展,而农民资金短缺则是其中关键的症结.虽然我国拥有庞大的农村金融机构体系,但由于农户资金实力小,产品
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