Research on Consumer Credit with Game Theory: a Case of China’s Consumer Credit
Notice bibliographique
Résumé
This article introduces the development of China’s consumer credit, and analyses consumer credit behaviors with three game theory models, including fundamental game theory model of consumer credit behavior, improvement game theory model and repeated game model. Though analyzing these models, the article obtains the operating mechanism of consumer credit, and comes to conclusion that the complete sharing of consumer credit information in society is the technical support to develop consumer credit, and building Personal Credit Information Management System as soon as possible is the most urgent affair to the development of China’s consumer credit now. Key words: consumer credit, game theory, consumer credit information Resume: L’article presente le developpement de la consommation a credit de la Chine et analyse les comportements de consommation a credit avec trois modeles de la theorie du jeu, a savoir le modele de la theorie du jeu fondamental, le modele de la theorie du jeu ameliore et le modele de la theorie du jeu repete. A travers l’analyse de ces trois modeles, l’auteur trouve le mecanisme operatoire de la consommation a credit et tire la conclusion que le partage des informations sur la consommation a cedit dans la societe constitue le support technique du developpement de cette consommation et que l’etablissement du Systeme de Management de l’Information sur le Credit personnel le plus vite possible est l’affaire la plus urgente dans le developpement de la consommation a credit de la Chine. Mots-Cles: consommation a credit, theorie du jeu, information sur la consommation a credit
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».