大数据环境下的微观信用评价理论与方法研究

Credit, which is the foundation of economy, has been intensively studied in many area. The research outputs on this topic benefit the construction of practical credit system. However, most of the previous studies are confined to a certain stage and scope of credit scenarios, lack of comprehensive research on credit. This project studies the essential attributes of credit and the corresponding evaluation methods from the perspective of complex system, and adopts the idea of comprehensive integration theory to establish a multi - stage adaptive credit evaluation system. The research of this topic is devoted to solving five key scientific questions: (1) the essence of credit and its complexity; (2) the context dependence of credit and the evolution mechanism under defined scenario; (3) building up a comprehensive and adaptive credit evaluation system by integrating the analytical methods, expert systems and scenario analysis; (4) the occurrence and developmental mechanism of credit under e-commerce scenario by applying the theories and evaluation methods, (5) credit risk identification and dynamic risk management from knowledge management perspective..

信用一直是的社会经济领域的研究热点，同时也是市场经济健康发展的基本保障，开展信用研究对于加快推进社会信用体系建设，具有重要的理论参考价值实践指导意义。然而以往的研究大都局限于信用情景的某个阶段和范围，缺乏对信用的整体综合研究。本项目从复杂系统的角度出发，对信用的本质属性以及相应的评价方法进行研究，采取综合集成论的思想，建立一套多阶段自适应的综合信用评价系统。本课题的研究致力于解决五个关键科学问题：（1）信用的本质含义及其复杂性特征；（2）信用的情景依赖性以及定义情景下的的演化机制；（3）结合数据分析方法、专家系统、情景分析，建立更为准确全面的信用评价体系；（4）将信用的理论和评价方法研究应用到电商情景，分析信用在电商情景下的发生和演化，并对各方的信用在不同阶段进行有效评价；（5）信用风险识别，以及利用知识管理的方法进行动态风险管理。

信用及评级问题长期是社会经济领域的研究重点之一，同时也是市场经济健康发展的基本保障，开展信用研究对于加快推进社会信用体系建设具有重要的理论参考价值和实践指导意义。然而以往100多年的研究大都局限于信用情景的某些阶段和范围，由于缺乏大数据、难以进行信用的全方位整体综合研究。本项目基于前沿的复杂系统管理理论，采用复杂系统综合集成论的思想，对信用的本质属性及其评价方法进行研究，致力于解决五个关键科学问题：信用本质含义及其复杂性特征研究；信用大情景依赖性以及特定情景下的演化机制研究；结合数据分析、专家系统、情景分析，建立全面的信用评价体系研究；将信用理论和评价方法应用到电商情景，分析信用在电商情景下的发生和演化，并对各方的信用在不同阶段进行有效评价研究；信用风险和利用知识管理理论方法进行动态风险管理研究。. 研究成果包括：1）针对中小微企业贷款难问题，提出了大数据赋能情景下复杂系统管理决策的综合集成决策分析方法研究(成果2022年在《管理世界》发表)；2）以工程行业中小微企业融资为研究情境，基于企业公共信用信息，构建了针对工程行业中小微企业的信用风险评估指标体系；3）提出了一种新的多视角特权支持向量机模型PSVM-2V来解决多视角问题；4）针对工程行业中小微企业信用风险评价指标进行挖掘，创新性地将公共信用信息用于企业信用评估，并基于智能算法等构建工程行业中小微企业信用风险评估模型，并依此发布了中国大陆机构公开的第一个在国际上用于信用风险评估研究的数据集(即本项目关键数据)；5）定量研究了企业隐性知识显性化过程，以及IT投资和研发投资之间的交互作用对企业信用状况的影响，为银行信用决策提供科学依据。. 本项目关于信用的基础理论研究以及基于大数据技术的信用评价方法创新研究，具有重要的科学价值，同时契合总书记倡导的科技创新面向国家重大需求的要求，对国家全面推进有中国特色的社会信用体系建设、“信用中国”平台的进一步发展等具有重要的实践指导意义。