我国新型农业经营主体信用评价研究

发布时间：2020-03-30 03:51

【摘要】：培育新型农业经营主体,发展农业适度规模经营,是推进农业供给侧结构性改革的重大举措,也是加快农业现代化的战略选择。随着新型农业经营主体的不断发展,融资难题日益凸显,而科学有效的信用评价机制将成为破题之道。本文分析了新型农业经营主体的发展现状、信用概况和信用体系建设情况,探究了新型农业经营主体信用风险的生成机理,系统构建了家庭经营类、合作经营类、企业经营类新型农业经营主体的信用评价指标体系和信用信息采集标准。最后,运用信用评分卡法、模糊综合评价法、Logistic以及BP神经网络、SVM、随机森林、XGBoost等机器学习法对新型农业经营主体信用评价进行了实证研究。(1)新型农业经营主体信用概况。对新型农业经营主体的发展概况、信用发展概况以及信用体系建设情况进行分析,总结新型农业经营主体的发展特征,概括新型农业经营主体信用体系建设面临的主要问题。(2)新型农业经营主体信用风险的生成机理。利用非合作博弈模型探究自愿性信用风险的生成机理,从内源性、外源性影响因素两个方面探究非自愿信用风险的生成机理,并在此基础之上总结新型农业经营主体信用评价的作用。(3)新型农业经营主体信用评价指标体系和信用信息采集标准。根据不同特征,将新型农业经营主体分为家庭经营类、合作经营类和企业经营类三种类型,并分别构建评价指标体系;针对新型农业经营主体,建立一套完整、科学、有效的信用信息采集标准。(4)传统信用评价方法在新型农业经营主体信用评价中的应用。以家庭农场作为研究对象,引入商业银行信用卡风险管理常用的信用评分卡法,构建动态信用评价模型,改善原有静态评价模型的不足;以农民专业合作社为研究对象,研究模糊综合评价法的应用。(5)机器学习法在新型农业经营主体信用评价中的应用。以上市农业产业化龙头企业为研究对象,利用Logistic以及BP神经网络、SVM、随机森林、XGBoost等算法,研究基于数据挖掘的动态自适应信用评价模型在新型农业经营主体信用评价中的应用。论文创新之处主要体现在:(1)针对新型农业经营主体,构建了家庭经营类、合作经营类和企业经营类的信用评价指标体系,建立了一套完整的信用信息采集标准;(2)构建信用评分卡模型,将静态的信用评价优化改进为动态模式;(3)将机器学习法引入新型农业经营主体信用评价,构建基于数据挖掘的动态自适应信用评价模型,提出以XGBoost为代表的组合机器学习法将在信用评价领域得到广泛应用。
【图文】：

10图 1-1 技术路线图Figure1-1 Pipeline of the Study1.6 论文的创新点（1）针对新型农业经营主体，构建了家庭经营类、合作经营类和企业经营类的信用评价指体系，建立了一套完整、科学、有效的信用信息采集标准。（2）引入信用评分卡模型，将新型农业经营主体的传统静态信用评价，优化改进为动态的分模式。（3）首次将机器学习法引入新型农业经营主体信用评价，构建基于数据挖掘的动态自适信用评价模型，提出以 XGBoost 为代表的组合机器学习法将在新型农业经营主体信用评价领得到广泛应用。

用评价流程是信用评价机构对评价对象开展信用评价的工作流程，主要包括信用信、信用信息整理与分析、信用等级初评与终评。信用评价流程见图 2-1。1）信用信息采集与审核用信息的采集是指按照信用评价规范，对评价体系要求的必要信息进行收集和整理集要求信用信息完整、准确和系统，需要评价业务人员通过客户访谈、实际摸底调信用信息进行系统全面采集。信用信息采集完成后，评价业务人员需要从评价对象法性、盈利性等方面进行信息资料审核。以此确保信用信息的真实性和合法合规性2）信用信息整理与分析用信息整理是在确保相关信息真实性的基础上，对评价对象的信用信息进行处理，，理信息、补充缺失值等。整理后的信息作为信息分析的原始数据。信息分析就是利始数据，通过评价机构的信用评价系统，对评价对象进行信用评分和信用评级，系为信用等级评定的参考。3）信用等级初评与终评价机构业务人员依据相关信用评价规范，参考评价机构信用评价系统的评定结果，信用等级做出初步评定。初评结果由风控部门、技术部门、高层管理人员协同决策结论即为信用评定终评。
【学位授予单位】：中国农业科学院
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：F324;F832.4


本文编号：2606989