?pote?e dayal? konut kredileri: Azerbaycan uygulamas?
Notice bibliographique
Résumé
Bireyin en temel ihtiya?lar?ndan biri olan konut, ayn? zamanda bireyin sosyo-ekonomik faaliyetlerinde de etkin bir unsurdur. D?nyada ya?anan ekonomik, sosyal ve siyasal geli?meler, konut sorunun boyutlar?n? daha da farkl?la?t?rm?? ve yeni politikalar ve ??z?m ?nerileri ?retilmi?tir. ?potekli konut finansman? sistemi ?nemli ??z?m ?nerilerinden biridir. Bug?n geli?mi?lik d?zeyi farkl? bir?ok ?lkede, farkl? modellerle uygulanan ipotekli konut finansman? sistemini d?nyada en iyi uygulayan ?lkelere bak?ld???nda kurumsalla?m?? finansal yap?lar? ve istikrarl? ekonomileri dikkat ?ekmektedir. Mortgage sistemi denince akla ilk gelen ?lkeler ABD ve Avrupa Birli?i ?lkeleri, son derece geli?mi? konut piyasalar?yla, sistemin uygulamadaki halini g?rmek i?in b?y?te? alt?na al?nm??t?r. Bu ?al??mada, tarama y?ntemi kullan?larak konut finansman kaynaklar?, geli?mi? ve geli?mekte olan ?lkelerde uygulanan konut finansman modelleri ara?t?r?lm??, ipotek piyasas?nda kullan?lan kredi t?rleri, ipote?e dayal? menkul k?ymetler incelenmi?tir. Son olarak da Azerbaycan'da uygulanabilecek model ?zerine ?neriler ireli s?r?lm??t?r. One of the ost important requirements of an individual is a house. The house is also important in social-economic life of the individual. Economic, social and political developments on the world brought new solutions to housing problem. The Mortgage sytem is one of the most important solutions. Several models of mortgage is used in different countries depending on the development level of the country. The most successful mortgage systems are used in the USA and EU countries. In this project, using the documental detection model, the sources of housing finance, the house financing systems were researched in both developed countries and developing countries. At the end a research was made on Azerbaijan case.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,041 | 0,006 |
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 ».