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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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金祎万晓榆徐立

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。文章在国内外必威体育精装版研究的基础上，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。

关键词：大数据;小额信贷;评价;趋势

：F208

：A

：1673-8268（2019）01-0102-08

国家科技部和自然科学基金委一直高度关注大数据的研究和发展，同时也高度关注对大数据相关理论和方法的研究和应用。微观信用问题是大数据环境下取得可靠和可信数据的基础，大数据环境下对微观信用机制和方法的研究是一个全新的领域，微观信用的机制和方法问题不仅在传统的金融领域有广泛应用，而且已经延伸到社会经济、科学研究等领域。

在这个研究中，我们将金融领域作为主要的微观信用理论研究的出发点，因为金融领域的两个核心问题——信用和风险——是互为前提、密不可分的。我们的研究从大数据环境和金融角度入手，进行微观信用机制和方法的探讨，初步梳理了现有的微观信用机制、方法理论的贡献以及由于理论和研究方法的进步迫切需要做进一步研究的问题。

互联网的普及、信息理论和技术的广泛应用、人工智能的飞速发展，使宏观信用或者微观信用的研究领域从金融、经济层面提升到科学研究的方法层面。基于金融领域的微观信用的机制也变得更加复杂，因此从金融的微观信用机制研究入手，面对大数据时代信息和信息技术出现的新特征和新问题，提取核心理论和方法形成新的科学研究方法并进一步加以运用，是未来研究亟待解决的课题。

一、微观信用机制和研究方法发展述评

信用，辞海的解释：信任使用;遵守诺言，实践成约，取得别人的信任;以偿还为条件的价值运动的特殊形式。社会学的解释是信任、资信、诚信，经济学和金融学中是以偿还和付息为基本特征的借贷行为。宏观信用主要是指对总体或全部集合的评价和价值判断，而微观信用就独立个体或部分集合作出的评价和价值判断。

一直以来，人们对信用机制和评价的研究围绕经济领域展开，特别是微观信用的评价机制主要围绕金融领域展开。目前学术界或实业界对微观信用机制和理论的研究主要针对条件、关系因素以及在相对确定状态下的环境进行，大多是通过运筹学、回归分析、管理科学与数量经济学建立的研究模型和方法，应用的理论包括博弈理论、数据包络理论[1]1-25以及区块链理论，且这些模型和方法仍在不断发展和完善中。

目前，国际和国内的研究者在微观信用评价和效益理论方面的研究总结起来主要在以下几个方面：

第一，控制论、系统论和博弈论的完善和发展。将微观信用机制和研究方法从经验判断提高到以量化指标体系建立和能实现逻辑判断的科学理论研究的高度。控制论、系统论和博弈论是信息理论研究的重要基石，也是科学管理、工程系统与物理过程评价和效益理论的基础。

美国著名数学家、信息论的先驱维纳[2]在其1948年出版的《控制论》一书中明确提出建立主体与客体之间形成的具有自主学习系统的对话关系。维纳的控制论更强调系统的行为能力和系统的目的性。过去对微观信用机制和理论的研究主要针对条件、关系因素，在相对确定状态下的环境进行，大多通过运筹学、回归分析、管理科学与数量经济学建立研究模型。维纳的这一思想让研究成果出现了质的飞跃，从纯粹的客体研究进入到主体和客体互动关系的研究，特别是对微观信用研究的效益评价理论做出了更加理性和全面的科学梳理。

梳理控制论的核心思想，从维纳提出的“行为”到“反馈”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。，整个理论的构想是人与客观外界的一个交互过程，而这个客观外物被赋予了自主学习等功能。在深入学习和研究中认识到，对于微观可信度的建立和认识是