最近有很多朋友詢問我有關屏東民間借貸的問題
因為我曾經有過這方面的經驗(貸款.卡債)
所以我決定寫一篇關於屏東民間借貸的文章
如何向銀行貸款？屏東民間借貸-本身貸款經驗分享
希望這篇文章能幫助你解決金錢上的問題
當今，互聯網化正帶動著許多行業、產業的組織變革和商業變革。在這一歷史性的進程中，互聯網技術的迅速發展也給金融領域的創新帶來了巨大活力，顯著提升了金融服務的水準。 首先，從銀行來說，現在銀行已普遍通過互聯網管道開辦各類業務，銀行服務的成本有了下降（電子銀行每筆交易成本大約只有銀行櫃檯每筆交易成本的五分之一到六分之一）；銀行傳統信貸的模式有了改變（例如工商銀行無人工參與的全流程線上的網路貸款已超過其網路融資的20%）；銀行業務處理能力尤其是支付結算的能力和效率都有了提高（例如工商銀行現在每秒鐘業務交易量峰值已超過8700筆，在去年一年的電子銀行交易已占全部交易的88%，電子銀行交易金額達到了456萬億元，所有的異地支付早已實現即時完成。）；各家銀行的服務模式都已越來越多地、越來越自然地融入商業場景之中，一個覆蓋和貫通金融服務、電子商務、社交生活的互聯網銀行架構正在不斷形成和完善。 其次，這些年來，各類互聯網企業從事金融業務的也越來越多，互聯網金融已從最初的電子商務、協力廠商支付等更多進入了資金募集、理財和借貸領域。如果說Paypal、ApplePay和支付寶等，是讓小額支付更便捷，那麼P2P、眾籌包括餘額寶等則是對金融資源配置方式的一種有意義的探索，它給不少人提供了一種新的投資管道，也滿足了一些人籌集資金的需求。近來，一些人又已經開始把更多注意力放到了區塊鏈技術，不少人正在爭先恐後地進行基於區塊鏈的支付和記錄技術等方面的研究和開發。 這一切都是顯得那麼的令人振奮，令人欣喜。但我
屏東民間借貸認為在看到互聯網金融快速發展所帶來的種種積極變化的時候，在繼續推進金融創新的過程中，似乎也應該注意兩個問題，一、金融創新的全部內容是不是金融的互聯網化；二、是否應該避免陷入技術至上、唯資料論的誤區。第一點比較容易理解，答案也應該是明確的。關於第二點想必看法不會完全一致。我想就此談談一己淺見。這可以從北京大學國家發展研究院沈豔教授最近的一篇文章說起。 沈豔教授的文章題目是《大資料分析的光榮與陷阱——從穀歌流感趨勢談起》。她在文章中講了一個故事，那就是穀歌公司在2008年11月啟動了一個“穀歌流感趨勢”（GoogleFluTrends，GFT）項目，這個項目曾被許多人認為是大資料分析優勢的一個證明。這個專案的團隊曾宣佈他們通過數十億搜索中45個可能涉及流感關鍵字的分析，就能夠比美國疾控中心提前預報流感的發病率，從而使人們可以有充足的時間提前採取預防措施以避免患上流感。 倘若真能如此，這個成
屏東民間借貸果無疑具有重要的社會意義和經濟價值。可惜的是2014年，美國《科學》雜誌的有關文獻報導了GFT在2009年沒有能預測到有關流感的爆發，在2011年8月到2013年8月間的108周裡，有100周預告不准（預測率是實際報告值的1.5倍多）。沈豔詰問道，為什麼傳說中充滿榮光的大資料分析會出現如此大的系統性誤差呢？她認為如果在資料分析中只關心相關關係而不注意因果關係是不行的，必須避免模型對資料值作出“過度擬合”，她還指出尤需注意不能以為大資料可以完全替代小資料，她呼籲要防止墜入“大資料陷阱”，力戒“大數據自大”。我十分贊同沈豔的觀點。沈教授所指出的問題正是若干年來我們在推進互聯網金融發展中所一直十分注意和努力想解決的問題。 撇開銀行在產品研發、客戶行銷、員工及機構管理等方面的資料應用問題暫且不談，就說銀行最常見也最重視的風險管理，多年來許多銀行尤其是一些大中型銀行都在如何利用資料技術提升風險管控能力方面進行了很多的探索，做出了不懈的努力。例如，工商銀行在估算客戶的違約概率（PD）、違約損失率（LGD）的時候，十分注意把資料長度作為風險參數量化過程中的一個重要因素，堅持要求資
屏東民間借貸料觀察期起碼必須涵蓋一個完整的經濟週期，以努力避免簡單地以昨天的資料來說明今天和預測明天。現在工商銀行非零售業務和零售業務的客戶違約率、損失率資料積累長度均已超過12年。同時包括工商銀行在內的不少銀行還建立起了全行資料品質的管理標準和平臺，不斷進行內部評級的覆核驗證，以盡可能減少失真資料的幹擾和影響。 為了能夠對各種風險進行量化，在信用風險管理方面僅工行就開發了34個法人客戶評級模型，實現了對所有法人客戶違約概率（PD）的計量，開發了175個信貸產品的3類債項評級模型，實現了對違約損失率（LGD）的計量。對零售業務，工行還開發了75個信用評分模型，覆蓋了個人客戶准入、帳戶信貸審批和業務管理的完整業務生命週期。在面對市場風險（因市場價格例如利率、匯率、債券股票價格、商品價格的不利變動，而使商業銀行表內和表外業務發生損失的風險）的防控方面，我們制定了16個辦法，開發了17個定價估值模型來進行風險價值（VaR）和壓力風險價值（SVaR）的計量，並且在實踐過程中每日實施返回檢驗，把模型計算所得的風險價值與發生的真實損益進行比較，以檢驗模型、方法的準確性和可靠性。在防控操作風險（主要是指由不完善或有問題的內部程式、員工行為和資訊科技系統，以及外部事件所造成的風險）方面，工行開發了操作風險損失事件管理系統，分別用於對操作風險高頻低損和低頻高損部分的計量。 為了達到上述的這種資料獲取、
屏東民間借貸挖掘和應用水準，僅為積累有關資料、開發這些風險管控模型，工商銀行就先後花了將近15年時間，投入了巨大的人力和財力。儘管目前這一套風險識別和計量的方法、模型已經按照國際金融穩定理事會的有關標準，經過監管部門組織的多輪評估獲得通過，認定為合格，但坦率地說，我們從來也沒有認為這一切已經是完美無缺的了。面對不斷變化的社會經濟環境，隨著銀行業務日新月異的發展，在資料的管理利用方面確實還有許多問題需要解決，前面的路還很長。這也正是工商銀行近年來又推出了eICBC新發展戰略的一個重要原因。 我之所以不惜篇幅地介紹這些情況，主要想說的就是許多事確實不像想像的那麼簡單。面對互聯網金融大潮，在興奮激動之餘，我們還需要一種相對冷靜平和的心態。如果我們真的要搞金融大資料開發，真的要靠有關資料來辦互聯網金融，那確實就要認真思考一下自己所謂擁有的“大資料”真的足夠大了嗎？足夠長了嗎？ 自己擁有的資料中的信噪比問題有效解決了嗎？自己擁有的資料分析模型如果對樣本內的資料分析還算準確的話，那它對樣本外的預測結果也能一樣有效嗎？自己所擁有的資料處理模型是否完全建立在一種假定之上了，那就是以為人們的社交行為資料、那些非結構化資料都是真實的？坦率地說，我始終認為只要一些資料生成者知曉自己的行為資料可以影響自己的利益（例如可以獲得信譽、信用積分，可以獲得授信融資等），那
屏東民間借貸對這部分資料的可靠性就有質疑的理由。這也許就是人文科學領域的“測不准原理”。現在各種花樣百出的水軍現象已經一再提示我們，真是“不能天真地認為資料使用者和資料生成機構都是無意識生產大資料的”（沈豔，2015）。 上述這些還沒有涉及諸如homes系統、高頻交易等技術在這一輪股市風波中的作用究竟應該如何認定的問題。儘管對此還可能有這樣那樣的看法，但可以確定的是，在某些條件下，所謂的技術中性在面對市場時是完全可能發生變異的。 總之，我認為金融的創新、互聯網金融的發展，除了技術，還需要一系列的條件支撐，包括營造一種良好的文化氛圍。在眼花繚亂之中，要力戒浮躁，腳踏實地。互聯網技術是時代進步的標誌，是現代文明的產物，它與那些江湖氣其實是不搭的。諸如“流量為王，就是要靠燒錢來吸引客戶”，“互聯網就是財富重分的過程，就是贏者通吃的遊戲”，“羊毛出在豬身上，猴數錢，牛買單”等說法，如果僅是開開玩笑，說說段子，那也未嘗不可，但作為一個要對投資者負責、對債權人負責、對債務人負責、對市場穩定負責的金融從業者來說，如果把這真的當成了自己的經營理念，那是萬萬不可的。（大陸國研網專供，作者：全國政協常委 中國工商銀行原行長 楊凱生） 【中央網路報】當今，互聯網化正帶動著許多行業、產業的組織變革和商業變革。在這一歷史性的進程中，互聯網技術的迅速發展也給金融領域的創新帶來了巨大活力，顯著提升了金融服務的水準。 首先，從銀行來說，現在銀行已普遍通過互聯網管道開辦各類業務，銀行服務的成本有了下降（電子銀行每筆交易成本大約只有銀行櫃檯每筆交易成本的五分之一到六分之一）；銀行傳統信貸的模式有了改變（例如工商銀行無人工參與的全流程線上的網路貸款已超過其網路融資的20%）；銀行業務處理能力尤其是支付結算的能力和效率都有了提高（例如工商銀行現在每秒鐘業務交易量峰值已超過8700筆，在去年一年的電子銀行交易已占全部交易的88%，電子銀行交易金額達到了456萬億元，所有的異地支付早已實現即時完成。）；各家銀行的服務模式都已越來越多地、越來越自然地融入商業場景之中，一個覆蓋和貫通金融服務、電子商務、社交生活的互聯網銀行架構正在不斷形成和完善。 其次，這些年來，各類互聯網企業從事金融業務的也越來越多，互聯網金融已從最初的電子商務、協力廠商支付等更多進入了資金募集、理財和借貸領域。如果說Paypal、ApplePay和支付寶等，是讓小額支付更便捷，那麼P2P、眾籌包括餘額寶等則是對金融資源配置方式的一種有意義的探索，它給不少人提供了一種新的投資管道，也滿足了一些人籌集資金的需求。近來，一些人又已經開始把更多注意力放到了區塊鏈技術，不少人正在爭先恐後地進行基於區塊鏈的支付和記錄技術等方面的研究和開發。 這一切都是顯得那麼的令人振奮，令人欣喜。但我認為在看到互聯網金融快速發展所帶來的種種積極變化的時候，在繼續推進金融創新的過程中，似乎也應該注意兩個問題，一、金融創新的全部內容是不是金融的互聯網化；二、是否應該避免陷入技術至上、唯資料論的誤區。第一點比較容易理解，答案也應該是明確的。關於第二點想必看法不會完全一致。我想就此談談一己淺見。這可以從北京大學國家發展研究院沈豔教授最近的一篇文章說起。 沈豔教授的文章題目是《大資料分析的光榮與陷阱——從穀歌流感趨勢談起》。她在文章中講了一個故事，那就是穀歌公司在2008年11月啟動了一個“穀歌流感趨勢”（GoogleFluTrends，GFT）項目，這個項目曾被許多人認為是大資料分析優勢的一個證明。這個專案的團隊曾宣佈他們通過數十億搜索中45個可能涉及流感關鍵字的分析，就能夠比美國疾控中心提前預報流感的發病率，從而使人們可以有充足的時間提前採取預防措施以避免患上流感。 倘若真能如此，這個成果無疑具有重要的社會意義和經濟價值。可惜的是2014年，美國《科學》雜誌的有關文獻報導了GFT在2009年沒有能預測到有關流感的爆發，在2011年8月到2013年8月間的108周裡，有100周預告不准（預測率是實際報告值的1.5倍多）。沈豔詰問道，為什麼傳說中充滿榮光的大資料分析會出現如此大的系統性誤差呢？她認為如果在資料分析中只關心相關關係而不注意因果關係是不行的，必須避免模型對資料值作出“過度擬合”，她還指出尤需注意不能以為大資料可以完全替代小資料，她呼籲要防止墜入“大資料陷阱”，力戒“大數據自大”。我十分贊同沈豔的觀點。沈教授所指出的問題正是若干年來我們在推進互聯網金融發展中所一直十分注意和努力想解決的問題。 撇開銀行在產品研發、客戶行銷、員工及機構管理等方面的資料應用問題暫且不談，就說銀行最常見也最重視的風險管理，多年來許多銀行尤其是一些大中型銀行都在如何利用資料技術提升風險管控能力方面進行了很多的探索，做出了不懈的努力。例如，工商銀行在估算客戶的違約概率（PD）、違約損失率（LGD）的時候，十分注意把資料長度作為風險參數量化過程中的一個重要因素，堅持要求資料觀察期起碼必須涵蓋一個完整的經濟週期，以努力避免簡單地以昨天的資料來說明今天和預測明天。現在工商銀行非零售業務和零售業務的客戶違約率、損失率資料積累長度均已超過12年。同時包括工商銀行在內的不少銀行還建立起了全行資料品質的管理標準和平臺，不斷進行內部評級的覆核驗證，以盡可能減少失真資料的幹擾和影響。 為了能夠對各種風險進行量化，在信用風險管理方面僅工行就開發了34個法人客戶評級模型，實現了對所有法人客戶違約概率（PD）的計量，開發了175個信貸產品的3類債項評級模型，實現了對違約損失率（LGD）的計量。對零售業務，工行還開發了75個信用評分模型，覆蓋了個人客戶准入、帳戶信貸審批和業務管理的完整業務生命週期。在面對市場風險（因市場價格例如利率、匯率、債券股票價格、商品價格的不利變動，而使商業銀行表內和表外業務發生損失的風險）的防控方面，我們制定了16個辦法，開發了17個定價估值模型來進行風險價值（VaR）和壓力風險價值（SVaR）的計量，並且在實踐過程中每日實施返回檢驗，把模型計算所得的風險價值與發生的真實損益進行比較，以檢驗模型、方法的準確性和可靠性。在防控操作風險（主要是指由不完善或有問題的內部程式、員工行為和資訊科技系統，以及外部事件所造成的風險）方面，工行開發了操作風險損失事件管理系統，分別用於對操作風險高頻低損和低頻高損部分的計量。 為了達到上述的這種資料獲取、挖掘和應用水準，僅為積累有關資料、開發這些風險管控模型，工商銀行就先後花了將近15年時間，投入了巨大的人力和財力。儘管目前這一套風險識別和計量的方法、模型已經按照國際金融穩定理事會的有關標準，經過監管部門組織的多輪評估獲得通過，認定為合格，但坦率地說，我們從來也沒有認為這一切已經是完美無缺的了。面對不斷變化的社會經濟環境，隨著銀行業務日新月異的發展，在資料的管理利用方面確實還有許多問題需要解決，前面的路還很長。這也正是工商銀行近年來又推出了eICBC新發展戰略的一個重要原因。 我之所以不惜篇幅地介紹這些情況，主要想說的就是許多事確實不像想像的那麼簡單。面對互聯網金融大潮，在興奮激動之餘，我們還需要一種相對冷靜平和的心態。如果我們真的要搞金融大資料開發，真的要靠有關資料來辦互聯網金融，那確實就要認真思考一下自己所謂擁有的“大資料”真的足夠大了嗎？足夠長了嗎？ 自己擁有的資料中的信噪比問題有效解決了嗎？自己擁有的資料分析模型如果對樣本內的資料分析還算準確的話，那它對樣本外的預測結果也能一樣有效嗎？自己所擁有的資料處理模型是否完全建立在一種假定之上了，那就是以為人們的社交行為資料、那些非結構化資料都是真實的？坦率地說，我始終認為只要一些資料生成者知曉自己的行為資料可以影響自己的利益（例如可以獲得信譽、信用積分，可以獲得授信融資等），那對這部分資料的可靠性就有質疑的理由。這也許就是人文科學領域的“測不准原理”。現在各種花樣百出的水軍現象已經一再提示我們，真是“不能天真地認為資料使用者和資料生成機構都是無意識生產大資料的”（沈豔，2015）。 上述這些還沒有涉及諸如homes系統、高頻交易等技術在這一輪股市風波中的作用究竟應該如何認定的問題。儘管對此還可能有這樣那樣的看法，但可以確定的是，在某些條件下，所謂的技術中性在面對市場時是完全可能發生變異的。 總之，我認為金融的創新、互聯網金融的發展，除了技術，還需要一系列的條件支撐，包括營造一種良好的文化氛圍。在眼花繚亂之中，要力戒浮躁，腳踏實地。互聯網技術是時代進步的標誌，是現代文明的產物，它與那些江湖氣其實是不搭的。諸如“流量為王，就是要靠燒錢來吸引客戶”，“互聯網就是財富重分的過程，就是贏者通吃的遊戲”，“羊毛出在豬身上，猴數錢，牛買單”等說法，如果僅是開開玩笑，說說段子，那也未嘗不可，但作為一個要對投資者負責、對債權人負責、對債務人負責、對市場穩定負責的金融從業者來說，如果把這真的當成了自己的經營理念，那是萬萬不可的。（大陸國研網專供，作者：全國政協常委 中國工商銀行原行長 楊凱生） 【中央網路報】大陸一線城市樓市近來迅速升溫，當中以深圳市最勁，2016年1月一手住宅成交均價同比上升74.27%，每平方米達到4.65萬元(人民幣，下同)。大陸官媒新華社昨(2)日發文指出，借助金融槓桿進場的投機行為是導致深圳樓市火爆的推手之一，這一現象值得關注，需警惕出現「槓桿上樓市」。
香港《文匯報》報導，新華社稱，在全國「去庫存」的大背景下，樓市走出「冰火兩重天」的行情，更需要加強分類調控、因城施策，推動房地產市場健康發展。儘管深圳房地產市場在短期和中長期都存在供應不足、需求旺盛的供需矛盾，但深圳市房地產研究中心主任王峰認為，這一長期存在的矛盾不足以支撐房價的短期快速上漲，此輪上漲的最直接原因還是金融槓桿在起作用。
報導引述央行深圳中心支行的數據顯示，截至2015年12月末，深圳個人住房貸款餘額為7420億元，同比增長40%。2015年全年新發放個人住房貸款3408億元，增長2.1倍。更值得關注的是，深圳按揭平均成數高，2015年12月份達到65%，遠高於北上廣，同比高3.2個百分點，與70%的最高貸款成數限制相差僅5個百分點。
此外，除足額使用銀行貸款外，眾籌、P2P、首付貸等高槓桿房地產理財產品的出現，已成為推動深圳房價過快上漲的新動向。以互聯網金融為背景的搜狐和搜易貸聯合推出的「首付貸」為例，在無抵押貸款的情況下，「首付貸」最低可貸1萬元，最高可以貸到房屋總價的20%。其流程是，平台把「首付貸」包裝成年化收益率8%至12%的P2P產品，然後對外發售。
王峰認為，就深圳市場來說，當前最立竿見影的措施，就是金融部門快速行動起來，從管控風險的角度實行差別化信貸政策，適度收緊信貸，防止過度利用金融槓桿炒房。同時，目前深圳在一線城市中限購條件最為寬鬆，可考慮進一步收緊限購，起碼要與其他一線城市保持一致。
深圳銀監局表示，2016年將繼續督促各銀行採取差別化信貸政策，加強對房地產信貸的壓力測試和風險監測。人行深圳中心支行也指出，商業銀行應加強貸款人資質審查，對於利用首付貸的貸款申請，應拒絕受理。此外，對P2P及小額貸款公司主管部門應作出明確規定，禁止相關機構發放用途為購房首付款的貸款。
而新華社從深圳市規劃和國土資源委員會了解到，目前調控政策正在研究中。
另外，據《中國證券報》昨天報導，樓市的迅速升溫催生了不規範的操作行為，類似股市的場外配資現象浮出水面，在上海這樣的一線城市，部分房產中介以較高的利率為購房者提供新房、二手房「首付貸」，有的甚至不需要任何抵押物就能放貸近百萬元，且部分房產中介放貸時根本不考慮客戶的還貸能力。
此外，廣東最新出台的去庫存新政要求廣州調整住房限購政策的行政區域範圍，儘管穗相關新政尚在醞釀中，但已有樓盤開始不淡定。在廣東相關政策披露的周二，就有樓盤發出了緊急封盤、等待漲價的通知。
知情人士表示，相關開發商擬將在售樓盤全線漲價3%以上。不過部分業內人士對此不以為然，目前穗部分郊區去庫存壓力比較大，這些區域根本不具備普漲的基礎，認為所謂封盤手法只是廣告炒作。
據了解，蘿崗部分樓盤的銷售人員此前連夜通知意向客戶去簽約，因為此次要封盤漲價，果然在周二該樓盤就傳出封盤漲價，提價幅度3%以上的消息。當天中午，蘿崗另一樓盤也宣佈封盤不賣。
合富房地產經濟研究院院長龍斌稱，廣州市新建住宅主要集中花都、蘿崗、南沙和番禺等郊區，這些區域庫存量很大，而廣州周邊未限購城市的購房政策優惠，又分流了大量客源，更是加重了這些區域的庫存壓力。所以，限購區域調整有望從這些郊區開始進行。
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