The Comparison and Research on the Risk Control over the Global SMEs Loans
Notice bibliographique
Résumé
It is an ubiquitous question that it is difficult to get the loans for SMEs not only in the domestic banking sector but also in the world banking sector. One of the important reasons is the difficulty to manage the credit risk. The article analyses and compares the credit risk management of Chinese and foreign banks for small and medium-sized enterprises (SMEs) and gives some suggestions about credit risk management for Chinese commercial banks. Key words: foreign banks, small and medium-sized enterprises, risk management Resume C’est un probleme universel pour les prets bancaires des PMEs dans les banques domestiques et internationales. Une des raisons les plus importantes est la difficultes a manager les risques du credit. Cette these fait une analyse et une comparaison sur les risques du credit par les banques domestiques et internationales aux PMEs, en fournissant des propositions des moyens tres avances des deux derniers pour construire des possible un systeme de management des risques du credit afin de reduire les difficultes des prets des PMEs. Mots-cles : banques etrangeres, PMEs, management des risques 摘 要 無論是在國內銀行業還是在世界銀行業，中小企業貸款難都是一個普遍存在的問題。而導致中小企業貸款難的一個重要原因就是銀行對其風險難以控制。本文通過對中、外銀行對中小企業信貸風險控制的比較，提出了借鑒國外銀行的先進做法，儘快建立合適的風險方法系統的對策建議，以緩解中小企業貸款難的問題。 關鍵詞：外資銀行；中小企業；風險控制
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».