Alternative Crediting in the Agrarian Sector of Ukrainian Economy: P2P-Crediting to Farmers
Bibliographic record
Abstract
Чечоткін В. В., Пристемський О. С. Альтернативне кредитування в аграрному секторі економіки України: P2P-кредитування фермерів У статті розглянуто можливість альтернативного кредитування невеликих фермерських господарств, оскільки кредит є формою руху позичкового капіталу та невід'ємним атрибутом механізму господарювання для всіх економічних суб'єктів.До того ж, використання позикових коштів позитивно впливає на фінансову діяльність сільськогосподарських виробників.Ці кошти передбачають: збільшення фінансового потенціалу виробника; можливість прискорити оборот вкладених коштів; збільшити рентабельність власного капіталу.Багато малих фермерських господарств не можуть отримати потрібну позику в банків через відсутність обороту у фінансовій звітності, відсутність застави, погану кредитну історію.Крім того, низький рівень ліквідності банківської діяльності та політичні процеси в Україні призвели до консервативної політики кредитування сільськогосподарського сектора.Поява нових бізнес-моделей у фінансовому секторі може бути одним із найсучасніших та найефективніших інструментів залучення кредитів.Тому в статті розглянуто можливість запровадження для невеликих фермерських господарств P2P-кредитування -запозичення фінансових ресурсів, які надаються без застави, від приватних інвесторів.Проаналізовано спеціальні кредитні програми, які вітчизняні банки розробляють для аграрних виробників.Розглянуто сучасні та дієві інструменти залучення кредитних ресурсів.Описано процес оформлення заявки по отриманню позики на Інтернет-майданчику. Виокремлено переваги P2P-кредитування для сільськогосподарського виробника.Сформульовано його недоліки як для інвестора, так і для позичальника.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".