The Game Analyses of the Effect of Bank Claim, Penalty and Compensation to High Educational Aid-Loan
Notice bibliographique
Résumé
The paper mainly researches behavior of banks and students which affects the efficiency of Chinese high-educational aid-loan. Using the game theory, the paper analyzes the behavioral selection of bank and students in the domestic process of education aid-loan. The paper emphatically anatomizes the impact of the reliability of the bank’s claim, the intensity of penalty and the degree of the compensation to the behavior of banks and students. Gets the conclusion that, under the condition of the credit system lagging, the government should intervene to reduce the cost of the claim, raise the success probability of the claim and increase the degree of the penalty to the students who default in loan contract，to ensure the healthy development of the education aid-loan. Key words: Behavior Analysis, Educational Aid-Loan, Game Theory Resume: Cet article examine principalement les comportements des banques et des etudiants qui influent l’efficacite du pret d’etudes superieur chinois. Utilisant la theorie du jeu, l’article analyse la selection comportementale des banques et des etudiants dans le processus du pret d’etudes. Il disseque categoriquement les impacts de la fiabilite de la reclamation de la banque, l’intensite de la penalite et le degre de la compensation sur les comportements des banques et des etudiants. Il en resulte que, dans le contexte du systeme de credit en retard, le gouvernement doit intervenir pour reduire le cout de la reclamation, augmenter la probabilite de succes de la reclamation et elever le degre de la penalite infligee aux etudiants qui ne s’aquitte pas de leur pret, et enfin pour assurer le developpement sain du pret d’etudes. Mots-Cles: analyse comportementale, pret d’etudes, theorie du jeu
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».