Resumen

La proliferación a gran escala de los nuevos tipos de entidades agrícolas en China ha dado lugar a una mayor demanda de fondos. Los agricultores cuentan con garantías efectivas insuficientes, lo que dificulta que obtengan préstamos suficientes. Las instituciones financieras chinas han desarrollado un negocio de préstamos hipotecarios de activos biológicos para hacer frente a esta situación. China no ha considerado las hipotecas biológicas, pero ha estado utilizando modelos de hipotecas inmobiliarias y de activos con una fuerte realizabilidad. Este negocio financiero innovador ha logrado resultados positivos desde que se intentó, pero también enfrenta muchos riesgos. Es muy importante considerar de manera integral y precisa los factores de riesgo de los préstamos hipotecarios de activos biológicos. Basándose en 1249 muestras de datos de producción y operación de nuevas entidades agrícolas en las provincias de Zhejiang, Henan y Shandong, este estudio construye un modelo XGBoost para análisis empírico y lo compara con algoritmos de regresión lóg

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Proliferación a gran escala; Entidades agrícolas; Préstamo hipotecario de activos biológicos; Instituciones financieras; Factores de riesgo; Modelo XGBoost
• Keywords:Large-scale proliferation; Agricultural entities; Biological asset mortgage loan; Financial institutions; Risk factors; XGBoost model