在"信用2.0"时代,政府信用直接影响政府形象,但因缺乏适当的监测预警工具,政府对信用变化的处理严重滞后。针对这一问题,通过融合互联网、公共信息、市场信用信息等数据,运用隐式马尔科夫模型、自然语言处理技术,建立现代政府信用监测和预警模型,实时评估政府信用;政府可根据评估结果制定相关政策,提升政府治理能力。实证分析表明,基于动态打分框架和马尔科夫模型分别建立的政府信用监测和预警模型具有一定的有效性,分析结果有一定的参考性,这为推进契约型社会发展提供了新的思路和方法。
类型: 期刊论文
作者: 王昊,王林鹏
关键词: 政府信用,信用评估,信用预测,隐式马尔科夫算法
来源: 征信 2019年12期
年度: 2019
分类: 经济与管理科学,社会科学Ⅰ辑
专业: 思想政治教育,行政学及国家行政管理
单位: 中国社会科学院大学,中诚信国际信用评级有限责任公司
基金: 北京市博士后工作经费资助项目（ZZ2019-143）
分类号: D64;D630
页码: 31-37
总页数: 7
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本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/4e64e7c7fd0372d16589195e.html