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社会大数据信息下农户信用借款声誉计算模型与应用
被引量:
5
1
作者
庞素琳
王石玉
《系统工程理论与实践》
EI
CSSCI
CSCD
北大核心
2015年第4期837-846,共10页
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...
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.
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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
原文传递
题名
社会大数据信息下农户信用借款声誉计算模型与应用
被引量:
5
1
作者
庞素琳
王石玉
机构
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
出处
《系统工程理论与实践》
EI
CSSCI
CSCD
北大核心
2015年第4期837-846,共10页
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)
文摘
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.
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
Keywords
social big data information
farmer credit loan
reputation computing model
loan partner
unprofor factor
分类号
F830 [经济管理—金融学]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
社会大数据信息下农户信用借款声誉计算模型与应用
庞素琳
王石玉
《系统工程理论与实践》
EI
CSSCI
CSCD
北大核心
2015
5
原文传递
已选择
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参考文献
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