大数据环境下微观信用机制和理论发展方向探析
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摘要
目前,对微观信用评价理论和方法的研究基本上是针对条件、关系等因素在相对确定的状态下进行的,主要通过运用运筹学、回归分析、管理科学与数量经济学建立研究理论和方法,如博弈理论、数据包络理论以及区块链理论。在大数据环境中,微观信用的影响因素一般情况下是动态的,客观上动态的、非确定性、小概率、非正负相关的逻辑关系不明显,而随机性因素会对信用问题造成巨大影响。文章在国内外最新研究的基础上,指出在大数据环境下微观信用机制的研究方法和方向,并提出了研究路径。
At present,the research on micro credit evaluation theory and method is basically based on the study of conditions and relationship factors in a relatively determined state,mainly through the application of operational research,regression analysis,management science and quantitative economics,such as game theory,data envelopment theory and blockchain theory,these theories and methods are also constantly developing and improving. In the big data environment,the influencing factors of micro credit are generally dynamic,objectively dynamic,non-deterministic,small probability,non-positive and negative,and logically insignificant. Random factors have a huge impact on credit issues. Based on the latest research at home and abroad as well as under the background of big data,this paper is trying to clarify the research methods and the directions of micro-credit mechanisms,and further propose the research approach.
At present,the research on micro credit evaluation theory and method is basically based on the study of conditions and relationship factors in a relatively determined state,mainly through the application of operational research,regression analysis,management science and quantitative economics,such as game theory,data envelopment theory and blockchain theory,these theories and methods are also constantly developing and improving. In the big data environment,the influencing factors of micro credit are generally dynamic,objectively dynamic,non-deterministic,small probability,non-positive and negative,and logically insignificant. Random factors have a huge impact on credit issues. Based on the latest research at home and abroad as well as under the background of big data,this paper is trying to clarify the research methods and the directions of micro-credit mechanisms,and further propose the research approach.
引文
[1]魏权龄.数据包络分析[M].北京:科学出版社,2004.
[2]杨义先.关于“赛博”的认识与纠错[J].汕头大学学报(人文社会科学版),2016(6):105.
[3]魏宏森.系统论——系统科学哲学[M].北京:清华大学出版社,1995:12.
[4]郭跃进.管理学[M].北京:经济管理出版社,2004:12-29.
[5] W·理查德·斯科特,杰拉尔德·F·戴维斯.组织理论——理性、自然与开放系统的视角[M].高俊山,译.北京:中国人民大学出版社,2011:51.
[6]弗莱蒙特·E·卡斯特,詹姆斯·E·罗森茨韦克.组织与管理——系统方法与权变方法[M].傅严,李柱流,译.北京:中国社会科学出版社,2000:6.
[7]张维迎.博弈论与信息经济学[M].上海:上海人民出版社,2004:3-17.
[8]黄欣荣.大数据对科学认识论的发展[J].自然辩证法研究,2014(9):83-88.
[9]李国杰,程学旗.大数据研究:未来科技及经济社会发展的重大战略领域——大数据的研究现状与科学思考[J].中国科学院院刊,2012(6):1.
[10]李德伟,顾煜,王海平,等.大数据改变世界[M].北京:电子工业出版社,2013:167-211.
[11]袁勇,王飞跃.区块链技术发展现状与展望[J].自动化学报,2016(4):481-494.
[12]卡尔·波普尔.猜想与反驳:科学知识的增长[M].傅季重,纪树立,周昌忠,等译.上海:上海译文出版社,2015:9-79.
[13]吴甘沙.漫谈大数据的思想形成与价值维度[EB/OL].(2014-05-27)[2017-08-30]. http://blog. sina.com.cn/s/blog_507de1780102ffww.html.
(1)维纳在控制论中的表述为:“行为”即系统在外界环境作用(输入)下所作出的反应(输出),任何系统要保持或达到一定目标,就必须采取一定的行为,输入和输出就是系统的行为。“反馈”即系统输出信息返回输入端,经处理,再对系统输出施加影响的过程。控制论的研究表明,无论是自动机器,还是神经系统、生命系统,以至经济系统、社会系统,撇开各自的质态特点,都可以看作是一个自动控制系统。在这类系统中有专门的调节装置来控制系统的运转,维持自身的稳定和系统的目的功能。控制机构发出指令,作为控制信息传递到系统的各个部分(即控制对象)中去,由它们按指令执行之后再把执行的情况作为反馈信息输送回来,并作为决定下一步调整控制的依据。整个控制过程就是一个信息流通的过程,控制就是通过信息的传输、变换、加工、处理来实现的。
(1)大数据技术和人类探索复杂性的努力有密切关系,20世纪70年代,新三论(耗散结构论、协同论、突变论)的兴起对几百年来贯穿科学技术研究的还原论发起了挑战。1984年,盖尔曼等诺贝尔奖得主成立以研究复杂性为主的圣菲研究所,提出超越还原论的口号,在科技界掀起了一场科学运动。虽然雷声很大,但30年来并未取得预期的效果,其原因之一是当时还没有出现解决复杂性的技术。
(1)引自李国杰《对大数据的再认识》一文。2015年6月1日,中国工程院院士、中国计算机学会大数据专家委员会主任李国杰在中国人民大学2015年中央和国家机关司局级干部选学“大数据与中国特色信息化道路”专题班的开班仪式上作了题为《对大数据的再认识》的报告。
(1)2012年,李德伟和徐立在大数据基本原理研究的基础上,提出大数据的数理哲学的基本原理同构性和不确定性。2013年,电子工业出版社出版《大数据改变世界》一书,其中第二部分专门针对这个问题进行了分析。
[2]杨义先.关于“赛博”的认识与纠错[J].汕头大学学报(人文社会科学版),2016(6):105.
[3]魏宏森.系统论——系统科学哲学[M].北京:清华大学出版社,1995:12.
[4]郭跃进.管理学[M].北京:经济管理出版社,2004:12-29.
[5] W·理查德·斯科特,杰拉尔德·F·戴维斯.组织理论——理性、自然与开放系统的视角[M].高俊山,译.北京:中国人民大学出版社,2011:51.
[6]弗莱蒙特·E·卡斯特,詹姆斯·E·罗森茨韦克.组织与管理——系统方法与权变方法[M].傅严,李柱流,译.北京:中国社会科学出版社,2000:6.
[7]张维迎.博弈论与信息经济学[M].上海:上海人民出版社,2004:3-17.
[8]黄欣荣.大数据对科学认识论的发展[J].自然辩证法研究,2014(9):83-88.
[9]李国杰,程学旗.大数据研究:未来科技及经济社会发展的重大战略领域——大数据的研究现状与科学思考[J].中国科学院院刊,2012(6):1.
[10]李德伟,顾煜,王海平,等.大数据改变世界[M].北京:电子工业出版社,2013:167-211.
[11]袁勇,王飞跃.区块链技术发展现状与展望[J].自动化学报,2016(4):481-494.
[12]卡尔·波普尔.猜想与反驳:科学知识的增长[M].傅季重,纪树立,周昌忠,等译.上海:上海译文出版社,2015:9-79.
[13]吴甘沙.漫谈大数据的思想形成与价值维度[EB/OL].(2014-05-27)[2017-08-30]. http://blog. sina.com.cn/s/blog_507de1780102ffww.html.
(1)维纳在控制论中的表述为:“行为”即系统在外界环境作用(输入)下所作出的反应(输出),任何系统要保持或达到一定目标,就必须采取一定的行为,输入和输出就是系统的行为。“反馈”即系统输出信息返回输入端,经处理,再对系统输出施加影响的过程。控制论的研究表明,无论是自动机器,还是神经系统、生命系统,以至经济系统、社会系统,撇开各自的质态特点,都可以看作是一个自动控制系统。在这类系统中有专门的调节装置来控制系统的运转,维持自身的稳定和系统的目的功能。控制机构发出指令,作为控制信息传递到系统的各个部分(即控制对象)中去,由它们按指令执行之后再把执行的情况作为反馈信息输送回来,并作为决定下一步调整控制的依据。整个控制过程就是一个信息流通的过程,控制就是通过信息的传输、变换、加工、处理来实现的。
(1)大数据技术和人类探索复杂性的努力有密切关系,20世纪70年代,新三论(耗散结构论、协同论、突变论)的兴起对几百年来贯穿科学技术研究的还原论发起了挑战。1984年,盖尔曼等诺贝尔奖得主成立以研究复杂性为主的圣菲研究所,提出超越还原论的口号,在科技界掀起了一场科学运动。虽然雷声很大,但30年来并未取得预期的效果,其原因之一是当时还没有出现解决复杂性的技术。
(1)引自李国杰《对大数据的再认识》一文。2015年6月1日,中国工程院院士、中国计算机学会大数据专家委员会主任李国杰在中国人民大学2015年中央和国家机关司局级干部选学“大数据与中国特色信息化道路”专题班的开班仪式上作了题为《对大数据的再认识》的报告。
(1)2012年,李德伟和徐立在大数据基本原理研究的基础上,提出大数据的数理哲学的基本原理同构性和不确定性。2013年,电子工业出版社出版《大数据改变世界》一书,其中第二部分专门针对这个问题进行了分析。
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