蒲京京 苏巧荣 张朝瑜 肖振东 吴养会

摘 要：针对农户产权抵押贷款信用问题，利用陕西高陵、临潼、杨陵3个地区农村金融抵押贷款的有关调研数据，运用贝叶斯网络分类模型进行分类研究，以农户所在地区、家庭类型、教育程度等10个因素作为自变量，以产权抵押贷款的意愿作为分类依据，结果表明，采用十折交叉验证的贝叶斯网络分类器对解决此类问题具有良好的分类效果，其分类结果可以为农户抵押贷款研究提供理论参考。

关键词：农村金融；贝叶斯网络分类器；ROC曲线；交叉验证

中图分类号 F832 文献标识码 A 文章编号 1007-7731（2018）11-0002-04

Abstract：According to the problem of farmers' property mortgage credit，the Bayes Network classification model was constructed which based on the investigation data related to the property mortgage in Gaoling，Lingtong and Yangling.We chosed the region，family type，level of education and other 7 factors as the independent variables，the property mortgage loan willingness as the independent variables.The analysis results show that Bayes Network classification model which used ten-fold cross validation has good effect in solving these problems.Besides，the classification results provided the certain reference role in the household mortgage policy.

Key words：Rural finance；Bayes network；ROC curve；K-fold cross validation

1 引言

当前中国经济正在飞速发展，这其中金融业起着至关重要的作用，然而我国农村金融行业的创新能力仍然明显不足。围绕农村产权抵押贷款，国内学者展开了大量的研究，现有研究大多局限在对农村产权抵押贷款发展意义、现状、制约因素及其制度中存在的问题等方面上的定性分析，而基于农户微观数据的定量研究则相对偏少。曾庆芬[1]以成都试点为例，利用二项logit模型分析了影响农户参与土地使用权和宅基地使用权融资意愿的影響因素，并提出了相关政策建议；美国耶鲁大学经济学家Hugh T.Patrick研究中，强调农村经济主体的金融服务需求以及农村金融组织及相关服务的供给先于农村经济主体的需求。值得我们借鉴的还有像孟加拉国那样的农村金融机构，孟加拉国乡村银行模式调动了农村的发展积极性，不仅充分发挥了乡村银行对农村经济发展的作用，而且提高了农村银行自身的发展效率。……