農(nóng)村金融資本是農(nóng)戶發(fā)展轉(zhuǎn)型的推動(dòng)力,農(nóng)戶合格抵押品的普遍缺乏導(dǎo)致存在一定程度的金融抑制,如何有效區(qū)分農(nóng)戶獲貸能力,減少違約風(fēng)險(xiǎn),制定更有針對(duì)性的金融扶貧政策還需要不斷研究。精準(zhǔn)貧困和鄉(xiāng)村振興需要農(nóng)村金融的支持,農(nóng)戶自身獲貸能力是家庭經(jīng)濟(jì)良性發(fā)展的重要指標(biāo),對(duì)破解金融配給問題具有重要意義。本文從農(nóng)戶自身獲貸能力的角度出發(fā),使用實(shí)際調(diào)研數(shù)據(jù),利用Logit回歸模型分析農(nóng)戶獲貸能力影響因素,建立農(nóng)戶獲貸能力預(yù)測(cè)指標(biāo)體系,進(jìn)而構(gòu)建主客觀權(quán)重云模型,利用農(nóng)戶實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證和對(duì)比分析,旨在對(duì)農(nóng)戶獲貸能力做出合理評(píng)估,為農(nóng)村借貸的可持續(xù)發(fā)展提供相關(guān)的建議。主要內(nèi)容如下:本文以農(nóng)戶為研究對(duì)象,通過對(duì)農(nóng)戶借貸相關(guān)文獻(xiàn)的梳理,界定農(nóng)戶貸款可得和獲貸能力的概念。根據(jù)實(shí)地調(diào)研數(shù)據(jù)進(jìn)行了回歸分析,篩選出對(duì)農(nóng)戶獲貸能力影響顯著的因素指標(biāo),從農(nóng)戶家庭特征、生產(chǎn)特征、物質(zhì)資本特征和社會(huì)資本四個(gè)方面建立農(nóng)戶獲貸能力評(píng)估指標(biāo)。以建立的指標(biāo)體系為核心對(duì)其進(jìn)行賦權(quán),將序關(guān)系賦權(quán)和變異系數(shù)法賦權(quán)兩種主客觀賦權(quán)方式相結(jié)合,得到本文所需指標(biāo)的綜合權(quán)重。最后,本文將云模型引入到農(nóng)戶貸款可得能力的預(yù)測(cè)中,構(gòu)建基于正態(tài)分布云模型的農(nóng)戶... 

【文章來源】：西北農(nóng)林科技大學(xué)陜西省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：65 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

技術(shù)路線圖

Figure5-2 Reverse Cloud Generator云模型通過三個(gè)數(shù)字特征期望xE 、熵nE 、超熵eH 來表現(xiàn)模糊語言，記為（）xneU E, E,H。其中，[ ,3]nEEx± 是指該語言表達(dá)的對(duì)稱作用的區(qū)域。例如，用一組云模型參數(shù)（ ）xneE , E,H來表示一個(gè)定性概念“成績良好”，成績=分?jǐn)?shù)（80，5，0.1），該語言的正態(tài)一維云圖如下圖 所示，圖中每一點(diǎn)（x,y）表示一個(gè)云滴，橫坐標(biāo) x 表示具體的分?jǐn)?shù)，該分?jǐn)?shù)與語言值“成績良好”的隸屬度用縱坐標(biāo) y 表示。由下圖可以看出，橫坐標(biāo)越靠近 80 分，其代表“成績良好”的隸屬度越大。

本文應(yīng)用黃金分割法的云生成方法，在論域[0,1]范圍內(nèi)，取中間評(píng)價(jià)狀態(tài)“一般”的云模型參數(shù)為 0.5x3E =、 = 0.005，則各評(píng)價(jià)狀態(tài)的云模型參數(shù)如表 5-3。對(duì)第 2 個(gè)評(píng)價(jià)狀態(tài)“較高”，參數(shù)為：= /0.618=0.0081對(duì)第 1 個(gè)評(píng)價(jià)“高”，參數(shù)為：1 1 2 1 21; /0.618 0.103; /0.618 0.0131x n n e eE = E = E = H = H=剩余評(píng)價(jià)狀態(tài)可計(jì)算得到。本文的各預(yù)測(cè)等級(jí)在 x 軸上的范圍如下表所示，各評(píng)價(jià)狀態(tài)云圖見下圖：其中各預(yù)測(cè)等級(jí)在 x 軸上的范圍為[E + 3E ,E 3E ]，且在[1,0]范圍內(nèi)。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]代際差異視角下閻良農(nóng)戶銀行獲貸影響因素分析[J]. 相立賓,王靜,胡廣銀.  北方園藝. 2019(04)
[2]農(nóng)村金融體系發(fā)展與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系實(shí)證分析——基于1978年～2015年黑龍江省數(shù)據(jù)[J]. 焦晉鵬,趙大偉,楊慧瀛.  農(nóng)村經(jīng)濟(jì). 2018(10)
[3]基于組合賦權(quán)-云模型理論的巖爆預(yù)測(cè)研究[J]. 董源,裴向軍,張引,梁玉飛,習(xí)朝輝.  地下空間與工程學(xué)報(bào). 2018(S1)
[4]農(nóng)戶混合性貸款需求及其影響因素——基于生產(chǎn)經(jīng)營和生活消費(fèi)用途的農(nóng)戶[J]. 李巖,趙尚梅,趙翠霞.  科技促進(jìn)發(fā)展. 2018(07)
[5]非對(duì)稱信息下“農(nóng)村貧困戶”貸款難問題研究[J]. 劉東坡,陳紅.  安徽農(nóng)業(yè)科學(xué). 2018(09)
[6]我國農(nóng)村金融發(fā)展對(duì)農(nóng)村消費(fèi)影響的時(shí)變特征研究[J]. 齊紅倩,李志創(chuàng).  農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì). 2018(03)
[7]社會(huì)網(wǎng)絡(luò)、非正規(guī)金融與農(nóng)戶多維貧困[J]. 譚燕芝,張子豪.  財(cái)經(jīng)研究. 2017(03)
[8]農(nóng)村金融供給側(cè)改革與普惠金融體系建設(shè)[J]. 董曉林,朱敏杰.  南京農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版). 2016(06)
[9]基于信貸交易合約模型的民族地區(qū)農(nóng)村金融扶貧研究——以四川省涼山彝族自治州為例[J]. 陸銘寧,陳璐,劉富.  農(nóng)村經(jīng)濟(jì). 2016(09)
[10]財(cái)政支農(nóng)、金融支農(nóng)促進(jìn)了農(nóng)民增收嗎?——基于空間面板分位數(shù)模型的研究[J]. 黃壽峰.  財(cái)政研究. 2016(08)

碩士論文
[1]農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的金融支持研究[D]. 王靜.南京財(cái)經(jīng)大學(xué) 2013



本文編號(hào)：2920383