【摘 要】
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以信用信息共享为视角,通过问卷调查法和实证分析法,掌握商业银行“首贷”现状、问题及政策;运用机器学习方法构建“首贷”可得性模型和风险评估模型,特别分析制造业和科技型企业的差异性。研究表明,信用信息共享对小微企业“首贷”可得性激励与抑制并存,不同行业差异化较为显著,优化风险评估机制具有反向促进作用。最后提出加强信用信息管理与服务、推动第三方信用评级业务发展、倡导分类管理和形成外部激励约束机制等建议。
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以信用信息共享为视角,通过问卷调查法和实证分析法,掌握商业银行“首贷”现状、问题及政策;运用机器学习方法构建“首贷”可得性模型和风险评估模型,特别分析制造业和科技型企业的差异性。研究表明,信用信息共享对小微企业“首贷”可得性激励与抑制并存,不同行业差异化较为显著,优化风险评估机制具有反向促进作用。最后提出加强信用信息管理与服务、推动第三方信用评级业务发展、倡导分类管理和形成外部激励约束机制等建议。
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