大数据环境下微观信用机制和理论发展方向探析
摘 要：目前，对微观信用评价理论和方法的研究基本上是针对条件、关系等因素在相对确定的状态下进行的，主要通过运用运筹学、回归分析、管理科学与数量经济学建立研究理论和方法，如博弈理论、数据包络理论以及区块链理论。在大数据环境中，微观信用的影响因素一般情况下是动态的，客观上动态的、非确定性、小概率、非正负相关的逻辑关系不明显，而随机性因素会对信用问题造成巨大影响。文章在国内外最新研究的基础上，指出在大数据环境下微观信用机制的研究方法和方向，并提出了研究路径。
关键词：大数据;小额信贷;评价;趋势
中图分类号：F208
文献标识码：A
文章编号：1673-8268（2019）01-0102-08
国家科技部和自然科学基金委一直高度关注大数据的研究和发展，同时也高度关注对大数据相关理论和方法的研究和应用。微观信用问题是大数据环境下取得可靠和可信数据的基础，大数据环境下对微观信用机制和方法的研究是一个全新的领域，微观信用的机制和方法问题不仅在传统的金融领域有广泛应用，而且已经延伸到社会经济、科学研究等领域。
在这个研究中，我们将金融领域作为主要的微观信用理论研究的出发点，因为金融领域的两个核心问题””信用和风险””是互为前提、密不可分的。我们的研究从大数据环境和金融角度入手，进行微观信用机制和方法的探讨，初步梳理了现有的微观信用机制、方法理论的贡献以及由于理论和研究方法的进步迫切需要做进一步研究的问题。
互联网的普及、信息理论和技术的广泛应用、人工智能的飞速发展，使宏观信用或者微观信用的研究领域从金融、经济层面提升到科学研究的方法层面。基于金融领域的微观信用的机制也变得更加复杂，因此从金融的微观信用机制研究入手，面对大数据时代信息和信息技术出现的新特征和新问题，提取核心理论和方法形成新的科学研究方法并进一步加以运用，是未来研究亟待解决的课题。
一、微观信用机制和研究方法发展述评
信用，辞海的解释：信任使用;遵守诺言，实践成约，取得别人的信任;以偿还为条件的价值运动的特殊形式。社会学的解释是信任、资信、诚信，经济学和金融学中是以偿还和付息为基本特征的借贷行为。宏观信用主要是指对总体或全部集合的评价和价值判断，而微观信用就独立个体或部分集合作出的评价和价值判断。
一直以来，人们对信用机制和评价的研究围绕经济领域展开，特别是微观信用的评价机制主要围绕金融领域...
|
== 试读已结束，如需继续阅读敬请充值会员 ==
|
|
本站文章均为原创投稿，仅供下载参考，付费用户可查看完整且有格式内容！
(费用标准：38元/2月，98元/2年，微信支付秒开通！) |
| 升级为会员即可查阅全文 。如需要查阅全文，请 免费注册 或 登录会员 |
|
