导读:本文包含了违约行为论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:不正当竞争,效率,因素,合同,互联网,下落不明,建设单位。
违约行为论文文献综述
顾彬[1]（2019）在《梁某铨与周某借贷合同纠纷案——论公告案件中未到期合同债务人预期违约行为的司法认定》一文中研究指出分期履行合同中,债务人下落不明的情况下债权人起诉主张解除合同的,结合其他违约事实可以认定债务人构成默示预期违约,但不宜适用不安抗辩制度支持债权人的解约主张。权利人依据《合同法》第九十四条第叁项提出解约的,不应将其"起诉行为"认定为该条款中的"催告",权利人以诉讼方式行使解除权的,需诉前"催告"方促生解除权,而后得以行使。(本文来源于《法治论坛》期刊2019年02期）
蒋逸琦,陆盈帆,刘一珉[2]（2019）在《各方有关违约行为将被记入信用系统》一文中研究指出建立物业信用管理制度是《条例》的亮点之一。《条例》专设了“信用管理”章节，明确建立覆盖物业管理参与各方，包括建设单位、物业企业、物业企业负责人、物业项目负责人、业委会和物业管委会委员、业主、第叁方机构的失信行为清单，明确了物业管理信用信息的采集主体、失信(本文来源于《常州日报》期刊2019-07-26）
李京霈[3]（2019）在《引诱违约行为构成不正当竞争的判定》一文中研究指出涉及竞争因素的引诱违约行为有通过反不正当竞争法调整的必要。然而,目前司法实践中对于引诱违约行为是否构成不正当竞争并没有形成明确、统一的标准。在通常情况下,将引诱违约行为纳入反不正当竞争法调整只能适用《反不正当竞争法》第二条的一般条款。在适用一般条款的过程中,单纯从引诱违约造成损害不能当然得出该行为具有不正当性的结论,更应当考虑该行为本身是否不正当。而行为本身的不正当性可以从引诱违约的表现形式、方式、目的、对象、是否违反特定义务等方面来进行综合判断。(本文来源于《广西政法管理干部学院学报》期刊2019年03期）
张煜东[4]（2019）在《统计学习方法在信用卡违约行为预测上的应用研究》一文中研究指出最近十年以来,我国信用卡市场高速发展,金融机构累计发卡量、授信总额和人均信用卡持卡量均屡创新高,信用卡业务已经成为银行等金融机构最重要的收入组成部分之一。为了尽早抢占市场,更大发卡数量、更广的业务覆盖程度成为了各银行追求的目标,因此各级银行均把发卡量视为一项很重要的绩效考核指标,对于申请者的审核也变得较为宽松。2010年至今,国内银行半年未偿还信用卡贷款总额增长近十倍,信用卡违约问题尤为严重。然而当前金融机构对于信用卡风险的管理控制措施存在覆盖不完全的问题,缺乏对处在运营期的潜在违约风险用户的处理方案。本文以此为切入点,使用银联提供的某互联网金融企业部分用户的信用卡交易数据,预测信用卡违约行为的发生。本文摆脱了过去研究中对历史信用数据的依赖,利用特征工程充分挖掘了银行长期积累的真实交易数据中的关键信息,基于不同的统计学习方法构建了违约预测模型,证明了这种方法的可行性和有效性。最后本文还研究了信用卡违约与持卡人交易特征之间的联系。具体步骤主要分为以下几个部分:本文首先介绍了信用卡交易数据集包含的主要变量,并进行了相关性计算和特征工程处理,整理得到了八大类型的交易特征数据。并且本文还依据交易时间因素,将数据细分为短、中、长期特征,用于研究时间因素的影响。最后,本文简要介绍了分类问题的核心评价指标。其次,本文使用逻辑回归、支持向量机、随机森林和梯度提升树方法构建违约预测模型,并通过欠抽样构建平衡数据集,对比分析了不同模型之间的性能差异和面对数据不平衡问题的表现。最后,本文研究了随机森林和梯度提升树模型中的特征重要性,分析了违约问题和卡交易特征之间的关系。本文还考虑了高纬度噪声对模型性能的影响,依据特征重要性高低选取了小部分特征重新构建模型,研究了特征维数对模型预测性能的影响。通过以上实证步骤,本文最终得到了以下几个结论:基于信用卡交易数据,利用统计学习方法构建违约预测模型是可行的。但交易数据的不平衡性对模型性能影响较大,实际在欠抽样构造的平衡数据集上预测模型性能有显着提升。对比四种统计学习方法,梯度提升树构建的预测模型综合性能最佳,其在不平衡数据集上也有较好的表现。在研究违约行为与卡交易特征的联系时,本文发现取现交易、信用卡网购、分期付款和非正常时间交易是违约的重要诱因,同时短期和中期特征数据对违约的影响高于长期特征数据。且仅基于上述特征构建的预测模型不但能够保留原始模型大部分的性能,还更具有鲁棒性。(本文来源于《南京大学》期刊2019-05-16）
李莉[5]（2019）在《异质性视角下贷款农户违约行为研究》一文中研究指出随着新型农业经营主体的快速发展,农户对融资需求日益增加,农户“贷款难”的问题也日趋严重。目前绝大多数金融机构将农户视为一个均质的整体,认为其无抵押物担保,违约风险极高,“惜贷”情况尤为明显。为解决农户贷款难的问题,本文从研究农户违约行为入手,寻找影响农户违约行为的关键影响因素,并利用这些关键因素对农户进行分类,探究各类农户的特征与违约风险关系,以期为金融机构提供一个贷款农户快速分类判断的决策模型,进而缓解农户贷款难问题。论文主要研究内容如下:(1)结合前人研究和贷款违约的机理分析,提出影响农户违约行为五大方面的特征指标:个人基本特征、家庭特征、资产负债特征、贷款特征以及性格特征,其中包含21个二级指标。利用因子分析将相关性强的指标合并,降低指标的维度,获得9个异质性因子。(2)为了保证选择的异质性指标与农户违约行为显着相关,运用Logistic模型进行实证分析,最终获得了7个与农户违约行为显着相关的异质性因子,淘汰的因子中包括偿债能力因子,由此实证结果可以看出,金融机构非常注重的偿债能力对农户违约行为的影响不是最重要的,金融机构不应因农户无抵押担保而拒绝农户贷款申请。(3)利用7个异质性因子作为农户分类指标进行聚类分析,最终将农户分为四类,依次为:优质型农户、良好型农户、一般型农户以及劣质型农户。其中,优质型农户风险低稳定性高,违约概率极小,这类农户是各类金融机构的最佳贷款目标;良好型农户违约概率低于平均违约率,金融机构可以根据金融风险的程度,提高贷款利率,规避违约风险;一般型农户违约概率较高,客户经理和风控部门需要对异常指标进行深度挖掘,以便更好的识别客户;劣质型农户异常指标较多,这类农户违约率极高,金融风险极大,金融机构需要快速识别该类农户,避而远之。并用验证样本对分类模型进行了验证,验证结果再次证实了分类模型的可靠性。由此分析结果可以看出,不同类型的农户都有其独特的显着性指标组合,由此快速识别申贷农户的类型,并“对症下药”设计金融政策和金融产品才是降低贷款违约行为发生的概率以及解决农户“贷款难”问题的关键。(本文来源于《中国农业科学院》期刊2019-05-01）
魏琦,王樱晓[6]（2018）在《基于存储机制和企业违约行为的碳交易效率研究》一文中研究指出以我国碳交易市场数据为基准情形,基于碳排放权跨期存储和违约罚款机制,建立企业最优减排策略模型。通过汉密尔顿函数分析各变量关系,利用遗传算法推导出企业成本最小化条件下的最优减排函数、最优碳排放函数和最优碳交易函数,并计算出违约惩罚系数。将最优解与基准情形对比发现,我国碳交易市场存在诸多不足,如:碳排放权初始分配过多,企业参与碳交易积极性较低等。(本文来源于《经济与管理》期刊2018年06期）
罗芳[7]（2018）在《基于客户细分的互联网金融类贷后用户违约行为研究》一文中研究指出随着我国经济的高速发展,传统的银行和借贷公司不能满足大众的借款需求,且借款审核门槛日益提高,我国的互联网金融企业在最近几年蓬勃发展,填补了这一空白,解决了中小企业的融资难,以及达不到银行信用评级的普通大众的资金需求。但是这几年伴随着互联网金融公司规模不断扩大和客户数量急剧增多,缺少完善的用户管理体系,贷前,贷中,贷后客户的任一风险行为,都会影响整个公司的正常运转,使得资金流动性降低,公司经营的成本增加。如何有效的对借款用户细分,防止客户逾期还款,降低公司坏账率,保障公司正常经营与发展变得越来越重要。借贷这一金融行为借助互联网的发展,既具有金融的特征,又具有互联网的受众面广且数据积累多的特征,我们可以针对这两方面的特点,针对不同的受众用户,定制一套自己的营销模式或思路,建立起公司的用户管理体系。对于基数庞大的互联网金融公司,可以运用聚类的思想,将客户细分,筛选出优质客户,普通客户,贡献度高客户,忠诚客户,以及劣质客户等不同的标准,有效的控制互联网金融公司的风险,并运用到公司的用户管理中。这也是实现精细化营销和风险管理的一个重要环节。以往的研究中都只重视贷前客户的风险管理和信用评估,针对违约行为用户的研究较少,本文主要针对贷后用户,以客户关系管理(CRM)为依据,运用K-means的聚类分析对用户进行细分,用户主要包括贷后非违约客户,和违约客户。针对贷后客户的信用状况,个人状况,居民地区,收入水平,往期借贷,消费行为等不同维度,来划分客户群,将客户细分为8个客户群,针对性的提供产品,服务和营销模式。主要用RFM模型来进行分组,K-means进行聚类,确定用户个人价值,对客户细分,为企业运营者提供决策建议。针对细分的客群运用决策树模型进行违约预测,为贷前风险管理,用户信用评级提供数据支撑,从而降低公司客户逾期率,把控风险提供数据支持。(本文来源于《华南理工大学》期刊2018-10-17）
李扬,蓝小燕[8]（2018）在《引诱违约行为的反不正当竞争法评价》一文中研究指出引诱违约是指第叁人采取说服、劝告和利诱等非暴力方式,使合同一方当事人违反合同约定,致使合同不能履行的行为。由于行业规范缺失、合同的相对性、侵权责任法司法适用中的难题,对竞争者之间的引诱违约行为进行反不正当竞争法评价具有必要性。在引诱违约行为人与受害人之间存在竞争关系、合同已经成立且不存在任意解除权、行为人实施了引诱违约行为、引诱违约行为具有不正当性等要件下,引诱违约行为构成不正当竞争行为。将符合特定要件的引诱违约行为评价为不正当竞争行为,不会限制契约自由,效率违约不能成为引诱违约行为正当性的理论依据。(本文来源于《知识产权》期刊2018年07期）
陈占夺,秦学志[9]（2018）在《嵌入或有补偿对CoPS合约方违约行为抑制作用的演化分析》一文中研究指出复杂产品系统研制合同签订后,因环境变化常常发生违约行为。本文引入金融行业中或有可转债的理念来解决违约行为治理问题,研究了含或有补偿的嵌入式合约设计。首先分价格上涨和价格下跌两种情况,分别建立了博弈得益矩阵、构建了复制动态方程,并推导了违约行为的演化路径;之后设计了含或有补偿的嵌入式合约,并证明了或有补偿对违约行为的抑制作用。研究发现:(1)当价格波动幅度不大时,利益受损方倾向于选择履约;(2)当价格波动较大时,利益受损方倾向于选择违约;(3)合约中嵌入或有补偿后,可有效地降低违约行为。本文提出了"或有补偿"的概念,并设计了成本增加率和价格降低率双层触发器,以激励合约双方向着合作的方向演化,研究结果的应用可提高复杂产品系统项目的成功率。(本文来源于《管理工程学报》期刊2018年04期）
鲁斯玮,陈波,向俊伟,文馨敏[10]（2018）在《小额贷款公司客户违约行为影响因素的实证研究——基于湖南省长沙市的调查》一文中研究指出基于长沙市截至2017年8月30日25家正常经营的小额贷款公司贷款样本数据,运用Logit模型实证分析了小额贷款公司客户违约行为的影响因素。研究发现,小额贷款公司客户的年龄、学历、从业时间、所属行业和贷款抵押物对小额贷款公司客户违约行为有显着影响;而贷款金额和还款方式对小额贷款公司客户违约行为没有显着影响。为使小额贷款公司信用风险评估有效、贷款违约率降低,提出了小额贷款公司应创新抵押方式、重点对有违约风险的客户进行贷后管理、优化贷款审批流程、建立完善数据库等对策建议。(本文来源于《河北金融》期刊2018年03期）
违约行为论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
建立物业信用管理制度是《条例》的亮点之一。《条例》专设了“信用管理”章节，明确建立覆盖物业管理参与各方，包括建设单位、物业企业、物业企业负责人、物业项目负责人、业委会和物业管委会委员、业主、第叁方机构的失信行为清单，明确了物业管理信用信息的采集主体、失信
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
违约行为论文参考文献
[1].顾彬.梁某铨与周某借贷合同纠纷案——论公告案件中未到期合同债务人预期违约行为的司法认定[J].法治论坛.2019
[2].蒋逸琦,陆盈帆,刘一珉.各方有关违约行为将被记入信用系统[N].常州日报.2019
[3].李京霈.引诱违约行为构成不正当竞争的判定[J].广西政法管理干部学院学报.2019
[4].张煜东.统计学习方法在信用卡违约行为预测上的应用研究[D].南京大学.2019
[5].李莉.异质性视角下贷款农户违约行为研究[D].中国农业科学院.2019
[6].魏琦,王樱晓.基于存储机制和企业违约行为的碳交易效率研究[J].经济与管理.2018
[7].罗芳.基于客户细分的互联网金融类贷后用户违约行为研究[D].华南理工大学.2018
[8].李扬,蓝小燕.引诱违约行为的反不正当竞争法评价[J].知识产权.2018
[9].陈占夺,秦学志.嵌入或有补偿对CoPS合约方违约行为抑制作用的演化分析[J].管理工程学报.2018
[10].鲁斯玮,陈波,向俊伟,文馨敏.小额贷款公司客户违约行为影响因素的实证研究——基于湖南省长沙市的调查[J].河北金融.2018
论文知识图
