测量成形效果的深层因果推理方法

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英文标题：
《A Deep Causal Inference Approach to Measuring the Effects of Forming
  Group Loans in Online Non-profit Microfinance Platform》
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作者：
Thai T. Pham and Yuanyuan Shen
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最新提交年份：
2017
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英文摘要：
  Kiva is an online non-profit crowdsouring microfinance platform that raises funds for the poor in the third world. The borrowers on Kiva are small business owners and individuals in urgent need of money. To raise funds as fast as possible, they have the option to form groups and post loan requests in the name of their groups. While it is generally believed that group loans pose less risk for investors than individual loans do, we study whether this is the case in a philanthropic online marketplace. In particular, we measure the effect of group loans on funding time while controlling for the loan sizes and other factors. Because loan descriptions (in the form of texts) play an important role in lenders\' decision process on Kiva, we make use of this information through deep learning in natural language processing. In this aspect, this is the first paper that uses one of the most advanced deep learning techniques to deal with unstructured data in a way that can take advantage of its superior prediction power to answer causal questions. We find that on average, forming group loans speeds up the funding time by about 3.3 days.
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中文摘要：
Kiva是一个在线非营利众筹小额融资平台，为第三世界的穷人筹集资金。Kiva的借款人是小企业主和急需资金的个人。为了尽快筹集资金，他们可以选择组建小组，并以小组的名义提出贷款申请。虽然人们普遍认为团体贷款比个人贷款对投资者造成的风险更小，但我们研究了慈善在线市场是否存在这种情况。特别是，我们衡量了集团贷款对融资时间的影响，同时控制了贷款规模和其他因素。由于贷款描述（以文本形式）在Kiva上贷款人的决策过程中起着重要作用，我们通过自然语言处理的深入学习来利用这些信息。在这方面，这是第一篇使用最先进的深度学习技术之一来处理非结构化数据的论文，这种方法可以利用其卓越的预测能力来回答因果问题。我们发现，平均而言，形成集团贷款可将融资时间缩短约3.3天。
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分类信息：

一级分类：Statistics        统计学
二级分类：Machine Learning        机器学习
分类描述：Covers machine learning papers (supervised, unsupervised, semi-supervised learning, graphical models, reinforcement learning, bandits, high dimensional inference, etc.) with a statistical or theoretical grounding
覆盖机器学习论文（监督，无监督，半监督学习，图形模型，强化学习，强盗，高维推理等）与统计或理论基础
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一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：General Finance        一般财务
分类描述：Development of general quantitative methodologies with applications in finance
通用定量方法的发展及其在金融中的应用
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PDF下载：
--> A_Deep_Causal_Inference_Approach_to_Measuring_the_Effects_of_Forming_Group_Loans.pdf (720.48 KB)

2022-5-31 22:17:22 上传

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关键词：Microfinance Quantitative Descriptions unstructured Applications

衡量在线非微观金融平台中形成集团贷款影响的深层因果推断方法*Thai T.Pham+Yuanyuan Shen2017年6月AbstractKiva是一个在线非盈利众筹小额融资平台，为第三世界的穷人筹集资金。Kiva的借款人是小企业主和急需资金的个人。为了尽快筹集资金，他们可以选择组建小组，并以小组的名义提出贷款申请。虽然人们普遍认为团体贷款比个人贷款对投资者造成的风险更小，但我们研究慈善在线市场是否存在这种情况。特别是，我们衡量集团贷款对融资时间的影响，同时控制贷款规模和其他因素。由于贷款描述（以文本形式）在Kiva上贷款人的决策过程中起着重要作用，我们通过自然语言处理的深入学习来利用这些信息。在这方面，这是第一篇使用最先进的深度学习技术之一来处理非结构化数据的论文，这种方法可以利用其卓越的预测能力来回答因果问题。我们发现，平均而言，形成集团贷款可将融资时间缩短约3.3天。关键词：团体贷款、治疗效果、慈善、在线、众筹、小额融资、深度学习。*我们感谢Tim Dozat提出的许多宝贵建议。我们还感谢Mohsen Bayati、Dan Cao、Gabriel Carroll、Han Hong和Quoc Le的有益讨论。所有错误都是我们的。+斯坦福大学商学院。电子邮件：thaipham@stanford.edu.Thai Pham感谢顾问Guido Imbens在整个项目中对他的支持斯坦福大学商学院。电子邮件：yyshen@stanford.edu.1贫困长期以来一直是我们这个世界的一个重大关切。

为了缓解这一问题，小额融资与1976年诺贝尔和平奖获得者孟加拉乡村银行的成立相结合。从那时起，第三世界建立了许多小额金融机构（MFI），向缺乏抵押品的村民提供中等利率的贷款。融资是这些地方小额信贷机构一直面临的主要挑战之一。他们需要大量的资本来贷款给穷人，并承担高违约风险。幸运的是，数字时代的到来使他们更容易筹集资金帮助穷人。特别是，在线众包平台允许多个个人为一笔贷款作出贡献，这可能挽救第三世界贫困人口的生命。Kiva是这样一个在线非盈利点对点小额贷款平台，将借款人与世界各地的贷款人联系起来。Kiva网站列出了数千名寻求贷款以发展业务、上学或用于日常生活中其他重大事件的借贷者。Kiva网站上的贷款人是非营利和慈善的。他们首先浏览不同借款人的文件，并决定将贷款给谁。他们可以选择任何数额的贷款（增量为25美元）。贷款资金充足后，借款人根据预先确定的付款时间表进行还款。如果在到期日之前筹集到足够的资金，则该贷款的所有贷款人将重新获得资金；否则，在贷款全部偿还后，贷款人将从合伙人那里无息收回其原始金额。如果发生违约，通常是贷款人承担损失。

尽管如此，Kiva仍将违约率维持在4.8%的低水平。Kiva依靠第三世界的MFI，即所谓的现场合作伙伴，来筛选借款人、在网站上发布贷款请求、发放贷款和收取还款。现场合作伙伴与穷人有着更广泛的接触，而穷人通常不容易上网。它们是连接Kiva上借款人和贷款人的桥梁。更常见的情况是，他们甚至在Kiva的贷款资金全部到位之前就已经向有需要的穷人预先发放了贷款。因此，他们的目标是尽快筹集资金，以便能够预先将资金支付给其他需要资金的人。融资速度对其融资至关重要。在Kiva方面，融资速度相当快也是其在小额贷款市场竞争的有力迹象，这符合借款人的目标。借款人、现场合作伙伴和贷款人之间的关系如图1所示。为了尽快筹集资金，现场合作伙伴可以选择建议个人借款人组成小组，以提高其对贷款人的信誉。孟加拉国首次引入集体贷款（或连带责任），以缓解逆向选择问题（Armendariz和Morduch[4]）。根据连带责任，所有集团成员均负责Kiva（MFIs）集团/个人贷款的借款方现场合作伙伴贷款方请求关闭贷款请求资金申请资金申请资金支付本金+利息原则图1：借款人、Kiva现场合作伙伴（MFIs）和贷款人示意图。集团其他成员的贷款。如果一个成员违约，其他集团成员需要弥补损失。因此，确保其他集团成员付款符合每个人的利益。