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Enregistrement W3027352653 · doi:10.36742/2410-0919-2020-1-8

INTERNATIONAL EXPERIENCE OF FUNCTIONING OF THE CREDIT SERVICES MARKET

2020· article· en· W3027352653 sur OpenAlexaboutno aff
Артур Жаворонок

Notice bibliographique

RevueThe economic discourse · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Issues in Ukraine
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLoanRestructuringBusinessEconomicsCredit historyBond marketCredit riskFinancial systemFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction. The country's economy is still in a state where its development is hampered by the absence of clearly defined, priority programs to stimulate business and economic sectors, including through credit. Bank lending to business entities is an effective way of getting out of the crisis. Strengthening the role of credit relations as a means of stimulating the development of production is manifested in various aspects. Methods. Fundamental economic theories, lending theories, financial studies, as well as research by scholars and foreign scientists are investigated in the research. They used the generally accepted principles of scientific research to make their decision. A number of general scientific methods were used in the process of research, in particular: analogies and logical generalization (to study the prospects of bank lending); systematic analysis (to study the organization of the process of bank lending in the market of credit services), etc. Results. Based on the isolated problems, the foreign experience of countries such as the USA, Germany, Argentina, Mexico, Poland, Canada and Italy was explored, on the basis of which the prospects for improvement of the bank lending mechanism in Ukraine and credit monitoring of the borrower in particular were outlined. Discussion. Given the overseas experience of developed countries, it is possible to distinguish: a combination of different methods of restructuring problem loans; when assessing the potential risk of default on a loan, use different methods of determining it ("SAMRARI", "PARSEL" or "Rule 5 C"); when making class calculations, make corrective adjustments to the credit score of the borrower. Prospects for further studies of the credit services market may be the intensification of bank lending, which certainly implies further liberalization of refinancing policy, taking into account foreign experience. Keywords: credit, credit relations, credit policy, credit services market, bank lending.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,002

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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