检索结果-内蒙古大学图书馆

中国管理科学 2025年第2期33卷 28-37页

作者：陆阳石宝峰西北农林科技大学经济管理学院陕西杨凌712100 西北农林科技大学信用大数据应用研究中心陕西杨凌712100

信用评级旨在区分不同风险水平的贷款人,为银行信贷投资提供依据。目前,一些高信用等级的企业频频出现违约,表明信用等级和信用风险之间存在不匹配现象。为缓解这种不匹配,现有研究多以穷举所有等级方式划分客户信用等级,其计算复杂度过... 详细信息

信用评级旨在区分不同风险水平的贷款人,为银行信贷投资提供依据。目前,一些高信用等级的企业频频出现违约,表明信用等级和信用风险之间存在不匹配现象。为缓解这种不匹配,现有研究多以穷举所有等级方式划分客户信用等级,其计算复杂度过高,划分结果具有一定随机性。本文使用违约损失率来表征信用风险,并引入三个准则进行信用等级划分,这些准则旨在要求贷款客户的信用等级应与其违约损失率相匹配;进而,从理论上提出一种极小极大信用等级划分算法解决信用等级错配问题。本文首先讨论了该算法解的存在性并证明了解的唯一性,其次证明了所提算法的计算复杂度为O (n^(2)),最后严格证明了该算法可以使信用等级与信用风险严格匹配。利用2017笔中小企业和2044笔农户真实信贷数据,实证结果表明:本文提出的极小极大信用等级划分算法可以将信用等级与违约风险严格匹配,并降低高信用等级的违约损失。该算法可为研究人员和金融机构在信用风险评估方面提供新的思路和参考。

关键词：信用评级信用等级划分违约损失率极小极大算法

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推进农村信用体系建设的方向与策略

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人民论坛 2024年第11期 84-87页

作者：石宝峰西北农林科技大学经济管理学院西北农林科技大学信用大数据应用研究中心

农村信用体系建设存在的问题主要表现在农村基础信用数据涉及部门较多,缺乏常态化的数据归集、共享机制,规范化程度不高,信息采集成本高,存在数据失真、失实问题,信用评定标准尚未统一,缺乏可持续的商业化运作模式,涉农贷款过程中个人... 详细信息

农村信用体系建设存在的问题主要表现在农村基础信用数据涉及部门较多,缺乏常态化的数据归集、共享机制,规范化程度不高,信息采集成本高,存在数据失真、失实问题,信用评定标准尚未统一,缺乏可持续的商业化运作模式,涉农贷款过程中个人信贷占比大、信用贷款难度较大等。为此,从围绕加强顶层设计,搭建涉农大数据信用信息共享平台和征信平台,实现农村信用信息数据归集和应用,授权第三方征信机构一揽子负责农村信用信息采集、数据处理等方面,提出完善农村信用体系建设的对策建议。

关键词：农村信用体系建设农业经营主体农村金融

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中国农村土地制度改革的历史进程、理论逻辑与未来路径

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中州学刊 2023年第10期 39-47页

作者：石宝峰王瑞琪西北农林科技大学经济管理学院陕西杨凌712100 西北农林科技大学信用大数据应用研究中心陕西杨凌712100

土地制度是农村的根本制度,新形势下深化农业农村改革,主线仍旧是处理好农民和土地的关系。依循这一主线,中国农村土地制度由改革开放前的“权利集中期”逐步演变至改革开放后的“权利分离与分置期”,农村土地制度改革的历史进程是渐进... 详细信息

土地制度是农村的根本制度,新形势下深化农业农村改革,主线仍旧是处理好农民和土地的关系。依循这一主线,中国农村土地制度由改革开放前的“权利集中期”逐步演变至改革开放后的“权利分离与分置期”,农村土地制度改革的历史进程是渐进还权于民的过程。新时代推进农村土地制度改革,需要正确理解满足农民需求是逻辑起点、土地功能拓展是逻辑目标、以强化土地权能为根本依循和以拓展土地功能为直接导向是逻辑线路等几个方面。基于此,结合当前农村土地制度改革面临的土地产权关系盘根错节、土地利用供需多维错配、土地价值显化过度偏移的实践挑战,应选择深化拓展土地权能内涵、合理统筹土地利用规划、科学把控土地制度关系等改革路径,以期为新一轮深化农村土地制度改革奠定坚实基础。

关键词：农村土地制度改革历史进程理论逻辑路径选择

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互联网使用与家庭间接碳排放:测度及影响因素分析

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重庆大学学报（社会科学版） 2023年第1期29卷 117-134页

作者：华怡婷石宝峰西北农林科技大学经济管理学院陕西杨凌712100 西北农林科技大学信用大数据应用研究中心陕西杨凌712100

面临全球气候变暖和能源短缺的双重危机,我国在明确提出“双碳”目标后,党的二十大报告再次强调了绿色低碳产业和绿色低碳生活方式在实现高质量发展中的关键作用。在此背景下,深入探讨家庭这一重要能耗部门的能源消费及其碳排放状况,对... 详细信息

面临全球气候变暖和能源短缺的双重危机,我国在明确提出“双碳”目标后,党的二十大报告再次强调了绿色低碳产业和绿色低碳生活方式在实现高质量发展中的关键作用。在此背景下,深入探讨家庭这一重要能耗部门的能源消费及其碳排放状况,对于探寻家庭碳减排的有效路径具有重要意义。本文以占据家庭主要能源消耗的间接用能为代表,以中国家庭追踪调查(CFPS)数据为基础,基于消费生活方式法测度了家庭间接碳排放量,并通过构建双向固定效应模型实证分析了互联网使用对家庭碳排放的影响;在此基础上,采用中介效应模型和Bootstrap法共同验证了互联网使用影响家庭间接碳排放的作用路径;并进一步基于家庭所在地区、城乡类别以及收入水平差异这三个视角,探讨了互联网使用对家庭间接碳排放的异质性影响。研究发现:首先,互联网使用正向促进了家庭间接碳排放,对享受型消费碳排放和发展型消费碳排放的增加效应最为显著,而对生存型消费碳排放则没有明显的影响。其次,互联网使用主要通过网络购物这一中介变量对家庭间接碳排放产生正向影响。最后,异质性分析表明:互联网使用对东部、中部以及西部地区家庭的间接碳排放均有显著的正向影响,且作用强度从中部、西部到东部地区依次递减;互联网使用对城镇家庭间接碳排放的影响主要由享受型消费碳排放和发展型消费碳排放构成,而对农村家庭碳排放的影响主要由享受型消费碳排放和生存型消费碳排放构成;从收入水平上看,互联网使用对家庭间接碳排放的正向影响主要体现在高收入家庭,对中等收入和低收入家庭的影响并不显著。因此,在加快推进互联网发展的同时,应促进低碳经济与互联网的有效融合,加强互联网内涵建设和生态治理,引导广大互联网用户增强环保意识,在确保居民生活水平提升的条件下鼓励家庭向绿色消费模式转变,为“双碳”目标的实现奠定良好的微观基础。

关键词：家庭碳排放互联网使用消费碳排放绿色低碳产业绿色低碳生活方式异质性影响

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基于违约损失逆序最小的非线性信用风险评价模型及实证

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中国管理科学 2023年

作者：陆阳石宝峰迟国泰董轶哲西北农林科技大学经济管理学院西北农林科技大学信用大数据应用研究中心大连理工大学经济管理学院爱丁堡大学商学院

针对信用风险评价出现的“信用得分很高、但违约风险反而不低”的“得分-风险”错配现象，将代数学中逆序数概念引入信用评价，构建了违约损失率序列逆序数最小的非线性信用风险评价模型，并在四个数据集上验证了模型的有效性。创新与... 详细信息

针对信用风险评价出现的“信用得分很高、但违约风险反而不低”的“得分-风险”错配现象，将代数学中逆序数概念引入信用评价，构建了违约损失率序列逆序数最小的非线性信用风险评价模型，并在四个数据集上验证了模型的有效性。创新与特色：一是通过引入逆序数INV(P)刻画贷款客户信用得分序列S与违约状态序列P、违约损失率序列PLGD之间的错配程度，构建逆序数最小的非线性信用评价模型，弥补现有评价方法容易出现“信用得分很高、但违约风险反而不低”这一“得分-风险”错配现象的不足。二是借鉴AUC与GINI系数测算方法，建立用于刻画评价结果“得分-风险”匹配程度的度量标准INVscore(W)，以此验证信用评价模型的合理性。综合考虑AUC、Accuracy等6种模型预测性能测度标准，使用本文所建模型与支持向量机(SVM)、决策树(DT)等7种人工智能信用评价模型在中国小企业贷款数据、UCI公开的德国、澳大利亚、中国台湾信贷数据集进行分析，实证表明本文所建立的逆序最小模型可显著改善“得分-风险”错配程度，提升信用评价模型的违约预测性能。

关键词：信用评价违约状态违约损失率逆序数 “得分-风险”错配

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基于泰勒展开的BPNN-TaylorLoss非均衡样本违约预测模型

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系统工程理论与实践 2024年第12期44卷 4045-4063页

作者：杨莲刘文秀张志鹏石宝峰山东农业大学经济管理学院泰安271000 南京师范大学商学院南京210000 上海交通大学安泰经济与管理学院上海200000 西北农林科技大学经济管理学院杨凌712100 西北农林科技大学信用大数据应用研究中心杨凌712100

针对现有违约预测模型对非均衡样本适用性不强、对具有不同信贷特征数据集可扩展性较弱的现状,利用泰勒展开原理将交叉熵函数转化为多项式的线性组合,并在第1项多项式系数中添加扰动因子ε,构建可以根据不同非均衡信贷数据特点进行灵活... 详细信息

针对现有违约预测模型对非均衡样本适用性不强、对具有不同信贷特征数据集可扩展性较弱的现状,利用泰勒展开原理将交叉熵函数转化为多项式的线性组合,并在第1项多项式系数中添加扰动因子ε,构建可以根据不同非均衡信贷数据特点进行灵活调整的BPNNTaylorLoss违约预测模型;利用4个真实信贷数据、7种对比模型、5个模型评价准则验证模型性能.研究表明:所提模型有助于降低违约客户误判给金融机构带来的损失以及预防非违约样本误判导致的优质客户流失;所提模型在多数信贷数据集中表现出了较为稳健的违约预测性能,具有较好的模型可扩展性.本文的创新与特色:利用扰动因子ε对标准交叉熵函数泰勒展开式进行修正,构建BPNN-TaylorLoss非均衡样本违约预测模型,实现只需对与扰动因子ε相关的1个超参数进行微调,即可改变现有评价模型对非均衡信贷数据集适用性不强,以及对具有不同信贷特征数据集可扩展性较弱的现状.本研究为非均衡样本违约风险预测提供了新的研究视角.

关键词：违约预测非均衡泰勒展开交叉熵

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债券违约是否存在区域传染?——基于中国债券市场融资成本视角

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运筹与管理 2022年第11期31卷 186-193页

作者：杨希雅石宝峰南方基金管理股份有限公司广州深圳518000 西北农林科技大学经济管理学院陕西杨凌712100 西北农林科技大学信用大数据应用研究中心陕西杨凌712100

2018年以来中国债券市场违约规模攀升,累计违约金额超2900亿元。债券违约后的负面影响受到投资者、发行人乃至监管部门关注。本文以北京、上海、辽宁等八个辖区为例,选取2016~2019年债券违约及债券发行数据,通过构建违约事件对债券发行... 详细信息

2018年以来中国债券市场违约规模攀升,累计违约金额超2900亿元。债券违约后的负面影响受到投资者、发行人乃至监管部门关注。本文以北京、上海、辽宁等八个辖区为例,选取2016~2019年债券违约及债券发行数据,通过构建违约事件对债券发行价格影响因素模型,分析了债券违约的区域传染效应。研究发现:债券违约引发的信用风险存在区域传染性,主要体现为债券发行前若发行人所属辖区存在违约事件将推升债券融资成本;区域内的传染效应与违约时间距离负相关,当时间距离增长时,传染效应变弱,甚至消失;债券违约风险对不同性质企业的传染效应不同,民营企业受影响尤为显著。

关键词：债券违约区域传染融资成本债券发行价格

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非均衡数据下基于BPNN LDAMCE的信用评级模型设计及应用

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数量经济技术经济研究 2022年第3期39卷 152-169页

作者：杨莲石宝峰迟国泰董轶哲西北农林科技大学经济管理学院西北农林科技大学信用大数据应用研究中心大连理工大学经济管理学院爱丁堡大学商学院

研究目标:非均衡样本信用风险的有效预测。研究方法:针对反向传播神经网络BPNN交叉熵损失函数在非均衡样本信用评级中对非违约样本识别过度、违约样本识别不足的现象,利用标签分布交叉熵(Label Distribution Aware Margin Cross Entropy... 详细信息

研究目标:非均衡样本信用风险的有效预测。研究方法:针对反向传播神经网络BPNN交叉熵损失函数在非均衡样本信用评级中对非违约样本识别过度、违约样本识别不足的现象,利用标签分布交叉熵(Label Distribution Aware Margin Cross Entropy,简记LDAMCE)函数对交叉熵损失函数进行改进,并采用两阶段方式对BPNN模型进行训练,构建基于BPNN LDAMCE的信用评级模型;基于多模型对比思路,验证BPNN LDAMCE模型对中国某金融机构1298笔真实贷款数据信用风险预测的有效性;利用UCI公开的A地区、B地区信贷数据,检验BPNN LDAMCE模型的稳健性。研究发现:BPNN LDAMCE在保证对非违约样本识别力的同时,提升了对违约样本的预测准确率。研究创新:通过测算非违约、违约样本到分类面的“最优分类间隔”γ1^(*)、γ2^(*),利用γ1^(*)、γ2^(*)对交叉熵损失函数进行改进,构建基于“最优分类间隔”的BPNN LDAMCE信用风险评价模型,既可提升BPNN信用评价模型对违约样本的预测性能,也可缓解直接加权的非均衡评级模型BPNN WCE对非违约样本识别造成的不利影响。研究价值:为不均衡样本信用评级提供新思路。

关键词：信用评价非均衡标签分布感知边际交叉熵 BP神经网络

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基于Class Balanced Loss修正交叉熵的非均衡样本信用风险评价模型

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系统管理学报 2022年第2期31卷 255-269,289页

作者：杨莲石宝峰董轶哲西北农林科技大学经济管理学院陕西杨凌712100 西北农林科技大学信用大数据应用研究中心陕西杨凌712100 爱丁堡大学商学院英国爱丁堡EH89JS

针对传统信用风险预测模型存在对非违约样本识别过度、对违约样本识别不足的问题,将平衡损失Class Balanced Loss函数引入信用风险评价,构建Class Balanced Loss修正交叉熵的非均衡样本信用风险评价模型。利用所建模型与交叉熵神经网络... 详细信息

针对传统信用风险预测模型存在对非违约样本识别过度、对违约样本识别不足的问题,将平衡损失Class Balanced Loss函数引入信用风险评价,构建Class Balanced Loss修正交叉熵的非均衡样本信用风险评价模型。利用所建模型与交叉熵神经网络、支持向量机、决策树、随机森林和K最近邻5种分类模型进行对比,验证BPNN-CBCE对中国某金融机构1 534笔农户贷款数据信用风险预测的有效性;在此基础上,利用UCI公开的德国信贷数据验证BPNN-CBCE模型的稳健性。研究表明:对于农户数据,BPNN-CBCE模型在AUC、违约召回率Default recall方面普遍优于BPNN-CE、SVM、DT、RF和KNN模型,其中,BPNN-CBCE的Default recall相比5种对比模型提升了41.3个百分点,AUC相比5种对比模型提升了15.6个百分点;对于德国数据集,BPNN-CBCE评级模型在AUC、违约召回率Default recall方面也均优于5种对比模型。因此,BPNN-CBCE信用评价模型对农户不均衡信贷数据中的违约样本具有较好的识别能力,可有效降低金融机构客户误判带来的损失。创新与特色:①利用Class Balanced Loss中的平衡因子ω,增大违约样本在目标损失中的权重、降低非违约样本在目标损失中的权重,客观调节正负样本损失在目标损失中权重,弥补交叉熵函数无法调节两类样本损失权重的缺陷,克服由样本不均衡带来的评价模型对非违约样本识别过度、对违约样本识别不足。②通过考虑数据重叠,利用随机覆盖方法,分别对贷款数据中违约、非违约样本进行不放回采样,以对全样本空间X_(违约)、X_(非违约)进行不重叠覆盖,计算两类贷款客户的有效样本数量。既反映由于真实数据之间的内在相似性,随着样本数量的增加,新添加样本很可能是现有样本近似重复的客观事实,也保证基于有效样本对两类样本损失进行重新加权的客观性。将图像识别领域中的Class Balanced Loss函数引入信用评价领域,既拓展了Class Balanced Loss的使用边界,也为解决不均衡样本的信用风险评价提供了新的研究思路。

关键词：信用评价 Class Balanced Loss BP神经网络交叉熵小额信贷

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