农户借贷

摘要： 利用2016年中国劳动力动态调查(CLDS)和“北京大学数字普惠金融指数”(DIFI)数据,探讨数字普惠金融和社会网络对农户借贷行为的交互影响。研究发现,社会网络对农户借贷具有显著的正向影响;数字普惠金融的发展削弱了社会网络对农户非正规途径借贷以及消费性借贷的影响,说明数字普惠金融在农户的借贷行为方面对社会网络具有替代性。应继续健全农村金融体系,提升农村金融服务,加强数字普惠金融在农村的下沉力度,为当地农户尤其是低收入农户提供多样且满足其切身需求的金融服务和产品。

摘要： 论文利用中国家庭金融调查的微观数据,以农户为研究对象,采用Logit模型和负二项模型研究社会资本、金融素养对农户借贷行为的影响.研究发现:社会资本和金融素养对农户向正规金融机构的借贷行为存在正向影响,社会资本的影响显著,而金融素养的影响不显著.社会资本与金融素养对农户借贷行为的交互作用并不明显,社会资本中的转移性收支、个人声望和对家庭的重视程度与金融素养的交互作用显著.对于农户向非正规金融机构借贷的行为,社会资本和金融素养仍对其有正向影响,只是社会资本影响不显著,金融素养有显著影响.社会资本除对60岁以上年龄段农户向非正规金融机构的借贷行为影响为负,对不同地区农户正规借贷行为均有显著影响,金融素养对东部地区农户正规借贷行为和中西部地区农户的非正规借贷都有显著的正向影响.

摘要： 农户借贷对于助贫脱贫,促进家庭增收具有重要意义.利用2014、2016、2018年CFPS中有关农户的调查数据,探究农户借贷对家庭增收的异质性影响.研究表明,总体上农户借贷对家庭收入的促进效应较为显著,但对不同微观特征的农户存在明显异质性影响.具体而言,农户借贷的增收作用在中低资产价值、低支出水平、较低文化水平及中西部偏远地区的农户家庭中更为显著,即借贷资金对于农村弱势群体的增收影响更大,此结论说明普惠金融的持续发展对于农户增收具有重要意义.因此,应持续加大普惠金融在农村的实施力度与覆盖广度;同时关注个性化的金融支农服务,注意补贴性质的信贷与正常信贷发放相结合,采取差别化的信贷获取门槛;在空间非均衡状态下将借贷资金向增收作用更加明显的地区倾斜,对沿海地区注重产业信贷支持,对中西部地区则以扶贫类信贷资金为主.

摘要： 为了分析信贷资金能否缓解农户的生产约束进而促进土地规模经营,构建了农户生产模型,阐述了农户借贷对土地转入的影响,并利用2016年中国劳动力动态调查数据(CLDS)建立IV Probit模型,进一步验证和分析了农户借贷对土地转入的影响方向、影响路径和农户异质性问题.研究结果表明:农户借贷对土地转入有显著的促进作用,并且非正规借贷的促进效应略大于正规借贷;农户借贷能通过促进生产性消费进而促进土地转入,而生活性消费的中介效应未通过验证;农户借贷对土地转入的促进效应在小规模农户和低农业收入、中等农业收入农户中显著,而在规模农户和高农业收入农户中不显著.

摘要： 近年来,普惠金融受到越来越多的关注,我国在2013年十八届三中全会首次提出普惠金融的发展目标,之后在接下来的六年被连续写进政府工作报告.十三五规划明确提出大力发展普惠金融,引导更多的民间资本注入银行业,支持创建多业态中小微金融组织.而在今年的两会中,银保监会更是公布了"大力发展农村普惠金融,精准服务乡村重点领域和薄弱环节"的政策来打好振兴农村和脱贫攻坚战这一艰难战役.农户作为普惠金融的重点服务群体,其借贷行为是研究普惠金融成效的重要指标.本文主要采取问卷调查的形式,从普惠金融的角度出发,依据山东省德州市农户借贷的实地调研数据,在分析影响农户借贷行为因素的基础上,深入研究农村金融市场借贷资金供需存在的问题,并提出可行性意见.

摘要： 论文基于江苏省沭阳县农户的调研数据,采用Probit模型和Tobit模型,以数字化"阳光信贷"为例,研究了面对数字农贷、农户借款需求以及需求规模的影响因素.结果表明:收入与数字贷款需求呈现倒"U"型的关系,生产性经营支出显著正向影响农户的数字借款需求行为,而网点距离、家庭劳动力占比、父母受教育水平皆对农户贷款行为呈负向影响,其中男性农户的数字贷款需求行为更为明显.论文研究发现,农户的数字贷款需求行为受到收入、支出以及家庭特征的深刻影响,这在一定程度上可为以沭阳农商行数字化"阳光信贷"为代表的数字农贷发展提供有益参考.

摘要： 基于中国家庭金融调查(CHFS)2015年的数据,本文研究了农户的社会网络对其农业生产性投资的影响,以及农户借贷规模在社会网络投资效应中的作用机制.研究发现,社会网络的加深显著增加了农业生产性投资,农户的借贷规模与农业生产性投资之间也呈现出显著的正相关,借贷规模在其中起到了中介作用.研究结论将从社会网络视角建立健全扩大农户农业生产性投资的机制提供启示.

摘要： 农户借贷行为聚焦农村金融改革的成果,是国内外学者争相研究的重点问题。而农户生活性借贷作为农户借贷行为中最重要的借贷用途,对农户的人力资本和社会资本都有显著积极作用。本文通过分析整理近年来国内外学者对农户借贷行为的研究,试图澄清生活性借贷对农户福利的影响,进一步发挥农村金融对增加农户收入,改善农户福利的重要作用。

摘要： 利用湖南省慈利县阳和乡、苗市镇、零阳镇和零溪镇4个乡镇共12村的实地调研数据,对农户借贷行为特征进行研究;从基本情况、个人信用、资产与收入情况方面考查农户的借贷行为。研究表明,农户借贷行为特征随着农村经济市场化发展而改变,不同的农户类型对借贷渠道、借贷方式和资金需求也不同;并提出激活农村金融市场、提升农户金融素养和构建农村金融信用体系等对策建议。

摘要： 本文使用CFPS(2014)的微观调查数据,基于社会资本的综合测度,检验了社会资本及其结构对农户借贷的异质性影响.首先,分析指标属性并结合改进的变异系数法,提出了具有普遍适用性的社会资本测度方法.其次,基于工具变量法的内生性检验发现:从整体看,农户社会资本越丰富,其获得银行借贷及民间借贷概率均会显著增加;从社会资本结构类型看,结构型社会资本对非正规借贷的作用更大;随着农村制度的变迁,认知型社会资本对正规借贷与非正规借贷均发挥促进作用.这意味着,缓解农户贷款难应充分发挥社会资本作为非正式制度的技术优势,实现正规金融与非正规金融的优势互补,且贷方应重视社会资本结构在不同借贷主体之间作用机制的差异性.

摘要： 本文采用陕西、宁夏两省1771户农户2010-2014连续五年金融情况的调研数据构建固定效应模型,以考察农户借贷对收入的影响.研究发现:在控制了农户个体特征、创收能力和社会地位等变量后,农户借贷对农户收入具有显著的正效应,平均使农户人均收入提高21.24％;在动态角度,农户借贷对收入也存在正向影响,且影响呈递增趋势;同时还分析了农户借贷对农业收入的影响,其结果与借贷对农户总收入的影响基本一致.

摘要： 本发明公开一种借贷风险预测模型的构建方法、系统及借贷风险预测方法，属于计算机技术领域。模型构建方法包括：获取预设的带有时刻分类标签的训练样本集合；构建包括生成网络和判别网络的初始对抗学习网络；根据第一时刻的借贷申请信息和第二时刻的借贷申请信息输入至生成网络生成的借贷风险结果和第一时刻的借贷风险标签、第二时刻的借贷风险标签，根据生成网络生成的借贷风险结果输入至判别网络得到的时刻分类结果和时刻分类标签，对生成网络及判别网络进行训练，将训练后的生成网络确定为借贷风险预测模型。本发明通过两个阶段的数据建立一个模型，使得该模型能够应用到不同的阶段，模型效果评估简单、模型维护成本较小、模型迭代较为方便。

摘要： 本发明公开一种借贷风险预测模型的构建方法、系统及借贷风险预测方法，属于计算机技术领域。模型构建方法包括：获取预设的带有时刻分类标签的训练样本集合；根据第二时刻的样本数据，训练得到一输出为第二时刻借贷风险结果的基础网络；利用机器学习方法，根据第一时刻的借贷申请信息输入至基础网络生成的第一时刻借贷风险结果，以及第一时刻的借贷风险标签、第二时刻借贷风险结果，对基础网络进行微调以完成对第一时刻的样本数据的迁移学习，将微调后的基础网络确定为借贷风险预测模型。本发明通过两个阶段的数据建立单个模型，该模型效果评估简单、模型维护成本较小、模型迭代较为方便。

摘要： 本发明提供了一种借贷人借贷信息查询方法及系统，借贷人借贷信息查询方法包括：数据管理设备生成第一密钥和第一生成元；依据第一生成元和第一密钥生成第一数据，并将第一数据发送至数据查询设备；数据查询设备生成第二密钥和第二生成元，并确定待查询目标数据在数据列表中的位置序号并将第二生成元发送至数据管理设备；数据查询设备对第二密钥进行处理并将处理后的第二密钥发送至数据管理设备；数据管理设备基于预设的轮函数、处理后的第二密钥以及第二生成元，对数据列表中各借贷人的借贷信息进行加密后，发送至数据查询设备；数据查询设备依据第二密钥、第二生成元解密位置序号对应的借贷人的借贷信息，可有效避免数据查询设备用户的业务流失。

摘要： 本申请提供了一种借贷欺诈检测模型训练方法、借贷欺诈检测方法及装置，其中借贷欺诈检测模型训练方法包括：获取多个样本用户的身份信息、用户银行流水信息，以及与每个样本用户对应的欺诈标注信息；基于身份信息构建身份特征向量；以及根据用户银行流水信息，构建流水特征向量；将身份特征向量以及流水特征向量进行拼接，生成用于表征每个样本用户身份以及支出收入情况的目标特征向量；将目标特征向量输入至目标神经网络，获取目标特征向量的欺诈检测结果；根据欺诈检测结果以及对应的欺诈标注信息，对目标神经网络进行训练，得到借贷欺诈检测模型。本申请能够提高信贷平台对欺诈用户的识别效率和识别准确率，同时大大的节省了人力成本。

摘要： 本发明提供了一种借贷人借贷信息查询方法及系统，借贷人借贷信息查询方法包括：数据管理设备生成第一密钥和第一生成元；依据第一生成元和第一密钥生成第一数据，并将第一数据发送至数据查询设备；数据查询设备生成第二密钥和第二生成元，并确定待查询目标数据在数据列表中的位置序号并将第二生成元发送至数据管理设备；数据查询设备对第二密钥进行处理并将处理后的第二密钥发送至数据管理设备；数据管理设备基于预设的轮函数、处理后的第二密钥以及第二生成元，对数据列表中各借贷人的借贷信息进行加密后，发送至数据查询设备；数据查询设备依据第二密钥、第二生成元解密位置序号对应的借贷人的借贷信息，可有效避免数据查询设备用户的业务流失。

摘要： 本发明涉及一种用于不动产借贷的多渠道借贷信息引流和处理系统，包括信息引流系统和信息处理系统；信息处理系统包括贷前一键评级估值授信系统和贷前远程风控系统。本发明（1）本发明的借贷信息引流系统，通过广泛的渠道整合，任何一级用户均可将其获知的其它用户需求信息（二级用户借款需求），经过授权或委托后，录入借贷信息引流系统，供核验和储存，核验通过后进入评估授信和远程风控，该种模式下，借贷平台寻求借款主体过程的渠道广，推广效率高。（2）本发明的授信系统通过大数据全方位判断借款主体（二级用户）的信用，能获得较高客观度信用评价结论。真正对评估用户信用有价值的大数据信息均能得到参考。

摘要： 本申请提供了一种借贷欺诈检测模型训练方法、借贷欺诈检测方法及装置，其中借贷欺诈检测模型训练方法包括：获取多个样本用户的身份信息、用户银行流水信息，以及与每个样本用户对应的欺诈标注信息；基于身份信息构建身份特征向量；以及根据用户银行流水信息，构建流水特征向量；将身份特征向量以及流水特征向量进行拼接，生成用于表征每个样本用户身份以及支出收入情况的目标特征向量；将目标特征向量输入至目标神经网络，获取目标特征向量的欺诈检测结果；根据欺诈检测结果以及对应的欺诈标注信息，对目标神经网络进行训练，得到借贷欺诈检测模型。本申请能够提高信贷平台对欺诈用户的识别效率和识别准确率，同时大大的节省了人力成本。

摘要： 本申请提供了一种借贷欺诈检测模型训练方法、借贷欺诈检测方法及装置，其中借贷欺诈检测模型训练方法包括：获取多个样本用户的身份信息、用户银行流水信息，以及与每个用户对应的欺诈标签信息；根据身份信息构建身份特征向量以及用户行为模式向量；根据用户行为模式向量、第二向量变换矩阵以及用户银行流水信息，构建流水特征向量；根据用户行为模式向量与流水特征向量，生成目标特征向量；将目标特征向量输入至目标神经网络，获取目标特征向量的欺诈检测结果，然后对目标神经网络、第一向量变换矩阵以及第二向量变换矩阵进行训练，得到借贷欺诈检测模型。本申请能够提高信贷平台对欺诈用户的识别效率和识别准确率，同时大大的节省了人力成本。

摘要： 本发明公开一种借贷风险预测模型的构建方法、系统及借贷风险预测方法，属于计算机技术领域。模型构建方法包括：获取预设的带有时刻分类标签的训练样本集合；根据第二时刻的样本数据，训练得到一输出为第二时刻借贷风险结果的基础网络；利用机器学习方法，根据第一时刻的借贷申请信息输入至基础网络生成的第一时刻借贷风险结果，以及第一时刻的借贷风险标签、第二时刻借贷风险结果，对基础网络进行微调以完成对第一时刻的样本数据的迁移学习，将微调后的基础网络确定为借贷风险预测模型。本发明通过两个阶段的数据建立单个模型，该模型效果评估简单、模型维护成本较小、模型迭代较为方便。

摘要： 本发明公开一种借贷风险预测模型的构建方法、系统及借贷风险预测方法，属于计算机技术领域。模型构建方法包括：获取预设的带有时刻分类标签的训练样本集合；构建包括生成网络和判别网络的初始对抗学习网络；根据第一时刻的借贷申请信息和第二时刻的借贷申请信息输入至生成网络生成的借贷风险结果和第一时刻的借贷风险标签、第二时刻的借贷风险标签，根据生成网络生成的借贷风险结果输入至判别网络得到的时刻分类结果和时刻分类标签，对生成网络及判别网络进行训练，将训练后的生成网络确定为借贷风险预测模型。本发明通过两个阶段的数据建立一个模型，使得该模型能够应用到不同的阶段，模型效果评估简单、模型维护成本较小、模型迭代较为方便。