Tín dụng là gì? Các công bố khoa học về Tín dụng
Tín dụng là khả năng của một khách hàng hoặc tổ chức được vay tiền từ một ngân hàng hoặc công ty tài chính khác, với cam kết trả lại số tiền vay và trả lãi cho ...
Tín dụng là khả năng của một khách hàng hoặc tổ chức được vay tiền từ một ngân hàng hoặc công ty tài chính khác, với cam kết trả lại số tiền vay và trả lãi cho nhà cung cấp tín dụng. Tín dụng cũng có thể ám chỉ đến sự tin tưởng của một người hoặc tổ chức trong việc trả tiền sau khi đã được tín dụng. Tín dụng cũng có thể được sử dụng để mua hàng hoá, dịch vụ hoặc tài sản khác mà khách hàng không có ngay lúc đó và sau đó trả tiền sau một khoản thời gian.
Tín dụng là một hợp đồng giữa người vay và ngân hàng hoặc tổ chức tài chính khác, trong đó người vay được cấp một số tiền cụ thể được gọi là khoản vay. Người vay cam kết trả lại khoản vay và trả lãi theo một lịch trình đã được thỏa thuận trước đó.
Người vay có thể sử dụng khoản vay để mua hàng hoá, dịch vụ hoặc tài sản khác mà họ không có khả năng trả tiền ngay lúc đó. Công cụ thanh toán thông thường cho các giao dịch này là thẻ tín dụng hoặc thẻ ghi nợ, hoặc qua việc tạo các khoản nợ và các thanh toán hàng tháng.
Một số loại tín dụng phổ biến bao gồm tín dụng cá nhân, tín dụng học sinh, tín dụng thương mại, tín dụng bất động sản và tín dụng doanh nghiệp.
Việc có tín dụng tốt có thể mang lại nhiều lợi ích như cung cấp khả năng mua sắm linh hoạt, mua nhà hoặc mua ôtô, đầu tư vào giáo dục, tạo dựng mạng lưới kinh doanh và cung cấp dòng tiền cần thiết để quản lý các hoạt động kinh doanh.
Tuy nhiên, việc không đảm bảo trả đúng hạn hoặc gây mất niềm tin có thể dẫn đến mất tín dụng, làm giảm khả năng vay vốn trong tương lai hoặc tăng lãi suất cho các khoản vay tiếp theo. Do đó, việc duy trì và quản lý tín dụng có ý nghĩa quan trọng đối với cá nhân và tổ chức.
Tín dụng bao gồm nhiều khía cạnh phức tạp. Dưới đây là một số thông tin chi tiết hơn về tín dụng:
1. Ngân hàng và tổ chức tài chính: Người vay thường liên kết với các ngân hàng hoặc tổ chức tài chính để vay tiền. Các ngân hàng và tổ chức này sẽ đánh giá sự đáng tin cậy của khách hàng và xác định khả năng trả nợ dựa trên các yếu tố như thu nhập, tài sản, lịch sử tín dụng và điều kiện tài chính hiện tại.
2. Lãi suất: Khi vay tiền, người vay cần trả lãi suất cho số tiền đã vay. Lãi suất là khoản phí mà người vay phải trả cho ngân hàng hoặc tổ chức tài chính để sử dụng số tiền vay trong một khoảng thời gian nhất định. Lãi suất có thể được xác định dựa trên nhiều yếu tố, bao gồm lịch sử tín dụng của người vay và mức rủi ro của khoản vay.
3. Lịch sử tín dụng: Lịch sử tín dụng là một bản ghi về các khoản vay và trả nợ trước đây của một người hoặc tổ chức. Các ngân hàng và tổ chức tín dụng sử dụng lịch sử tín dụng này để đánh giá khả năng trả nợ và tính đáng tin cậy của người vay.
4. Điểm tín dụng: Điểm tín dụng, còn được gọi là điểm FICO (dựa trên hệ thống của Công ty thông tin tín dụng FICO), là một con số đánh giá khả năng của một người hoặc tổ chức trả nợ. Điểm tín dụng dựa trên các yếu tố như lịch sử tín dụng, mức độ nợ, lịch trình trả nợ và loại tài sản sở hữu.
5. Tín dụng không bảo mật: Tín dụng không bảo mật, còn được gọi là tín dụng phi tài sản, là khi người vay không cần đặt bất kỳ tài sản nào làm bảo đảm cho khoản vay. Tuy nhiên, lãi suất cho tín dụng không bảo mật thường cao hơn do nguy cơ rủi ro cao hơn cho ngân hàng hoặc tổ chức tài chính.
6. Tín dụng bảo mật: Tín dụng bảo mật là khi người vay cung cấp tài sản làm bảo đảm cho khoản vay. Nếu người vay không trả nợ đúng hạn, ngân hàng hoặc tổ chức tài chính có quyền khóa tài sản đó nhằm đền bù cho khoản nợ.
Trên đây là một số thông tin chi tiết hơn về tín dụng. Tuy nhiên, quy trình tín dụng và các điều khoản có thể khác nhau tùy vào quốc gia và các ngân hàng hoặc tổ chức tài chính cụ thể.
Danh sách công bố khoa học về chủ đề "tín dụng":
Phân tích nội dung là một kỹ thuật nghiên cứu định tính được sử dụng rộng rãi. Thay vì là một phương pháp duy nhất, các ứng dụng hiện nay của phân tích nội dung cho thấy ba cách tiếp cận khác biệt: thông thường, có định hướng hoặc tổng hợp. Cả ba cách tiếp cận này đều được dùng để diễn giải ý nghĩa từ nội dung của dữ liệu văn bản và do đó, tuân theo hệ hình tự nhiên. Các khác biệt chính giữa các cách tiếp cận là các bộ mã hóa, nguồn gốc của mã hóa và mối đe dọa đến độ tin cậy. Trong phân tích nội dung thông thường, các danh mục mã hóa được lấy trực tiếp từ dữ liệu văn bản. Với một cách tiếp cận có định hướng, phân tích bắt đầu với một lý thuyết hoặc các kết quả nghiên cứu liên quan để làm cơ sở cho các mã ban đầu. Phân tích nội dung tổng hợp bao gồm việc đếm và so sánh, thường là các từ khóa hoặc nội dung, tiếp theo là diễn giải bối cảnh cơ bản. Các tác giả phân định các quy trình phân tích cụ thể cho từng cách tiếp cận và các kỹ thuật nhằm nâng cao độ tin cậy với các ví dụ giả định từ lĩnh vực chăm sóc cuối đời.
Bài báo này thảo luận về khả năng ứng dụng của thống kê vào nhiều vấn đề khác nhau. Các ví dụ về phân phối đơn giản và phức tạp được đưa ra.
Graphene đang thu hút sự quan tâm mạnh mẽ trong các lĩnh vực như vật lý, hóa học và khoa học vật liệu, cùng nhiều lĩnh vực khác. Sự quan tâm đến các tính chất vật lý đặc biệt, khả năng điều chỉnh hóa học và tiềm năng ứng dụng của graphene đã tạo ra hàng ngàn công trình nghiên cứu và một nhịp độ nghiên cứu đang gia tăng, làm cho việc đánh giá các nghiên cứu này trở nên kịp thời. Bài báo này cung cấp cái nhìn tổng quan về các phương pháp tổng hợp, tính chất, và ứng dụng của graphene và các vật liệu liên quan (chủ yếu là oxit graphit và các huyền phù keo cùng các vật liệu từ chúng), từ góc nhìn của khoa học vật liệu.
Đánh giá các tính chất điện tĩnh của các phân tử sinh học đã trở thành một thực tiễn tiêu chuẩn trong sinh lý phân tử. Mô hình quan trọng nhất được sử dụng để làm sáng tỏ tiềm năng điện tĩnh là phương trình Poisson-Boltzmann; tuy nhiên, các phương pháp hiện có để giải quyết phương trình này đã hạn chế phạm vi các phép tính điện tĩnh chính xác vào các hệ thống phân tử sinh học tương đối nhỏ. Ở đây, chúng tôi trình bày việc áp dụng các phương pháp số để cho phép giải pháp song song một cách đơn giản của phương trình Poisson-Boltzmann cho các cấu trúc siêu phân tử lớn hơn nhiều về kích thước. Như một minh chứng cho phương pháp này, các tiềm năng điện tĩnh đã được tính toán cho các cấu trúc vi ống và ribosome lớn. Các kết quả chỉ ra vai trò có thể có của điện tĩnh trong nhiều hoạt động của các cấu trúc này.
Bình thường hóa chính xác là điều kiện tiên quyết tuyệt đối để đo lường đúng biểu hiện gene. Đối với PCR sao chép ngược định lượng thời gian thực (RT-PCR), chiến lược bình thường hóa phổ biến nhất bao gồm tiêu chuẩn hóa một gene kiểm soát được biểu hiện liên tục. Tuy nhiên, trong những năm gần đây, đã trở nên rõ ràng rằng không có gene nào được biểu hiện liên tục ở tất cả các loại tế bào và dưới mọi điều kiện thí nghiệm, ngụ ý rằng sự ổn định biểu hiện của gene kiểm soát dự kiến phải được xác minh trước mỗi thí nghiệm. Chúng tôi đã trình bày một chiến lược mới, sáng tạo và mạnh mẽ để xác định các gene được biểu hiện ổn định trong một tập hợp các gene ứng cử viên để bình thường hóa. Chiến lược này bắt nguồn từ một mô hình toán học về biểu hiện gene cho phép ước lượng không chỉ sự biến đổi tổng thể của các gene nghị biểu bình thường mà còn sự biến đổi giữa các nhóm mẫu bộ của tập hợp mẫu. Đáng chú ý, chiến lược này cung cấp một thước đo trực tiếp cho sự biến đổi biểu hiện ước tính, cho phép người dùng đánh giá lỗi hệ thống được tạo ra khi sử dụng gene này. Trong một so sánh trực tiếp với một chiến lược đã được công bố trước đó, cách tiếp cận dựa trên mô hình của chúng tôi có hiệu suất mạnh mẽ hơn và ít nhạy cảm hơn đối với điều chỉnh đồng biến của các gene bình thường hóa ứng cử viên. Chúng tôi đã sử dụng chiến lược dựa trên mô hình để xác định các gene phù hợp để bình thường hóa dữ liệu RT-PCR định lượng từ ung thư ruột kết và ung thư bàng quang. Các gene này bao gồm UBC, GAPD, và TPT1 cho ruột kết và HSPCB, TEGT, và ATP5B cho bàng quang. Chiến lược được trình bày có thể được áp dụng để đánh giá độ thích hợp của bất kỳ ứng cử viên gene bình thường hóa trong bất kỳ loại thiết kế thí nghiệm nào và nên cho phép bình thường hóa dữ liệu RT-PCR đáng tin cậy hơn.
MỤC ĐÍCH: Đã có nhiều phương pháp được đề xuất để đánh giá độ nhạy cảm insulin từ dữ liệu thu được từ thử nghiệm dung nạp glucose đường uống (OGTT). Tuy nhiên, tính hợp lệ của các chỉ số này chưa được đánh giá nghiêm ngặt bằng cách so sánh với đo lường trực tiếp độ nhạy cảm insulin được thu thập bằng kỹ thuật kẹp insulin euglycemic. Trong nghiên cứu này, chúng tôi so sánh các chỉ số nhạy cảm insulin khác nhau thu được từ OGTT với độ nhạy cảm insulin toàn cơ thể được đo bằng kỹ thuật kẹp insulin euglycemic. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU: Trong nghiên cứu này, 153 đối tượng (66 nam và 87 nữ, trong độ tuổi 18-71 tuổi, BMI từ 20-65 kg/m2) với các mức độ dung nạp glucose khác nhau (62 đối tượng có dung nạp glucose bình thường, 31 đối tượng bị suy giảm dung nạp glucose và 60 đối tượng mắc tiểu đường type 2) đã được nghiên cứu. Sau khi nhịn ăn suốt 10 giờ qua đêm, tất cả đối tượng được thực hiện, theo thứ tự ngẫu nhiên, một thử nghiệm OGTT 75 g và một kỹ thuật kẹp insulin euglycemic, được thực hiện với truyền dịch [3-3H]glucose. Các chỉ số độ nhạy cảm insulin thu được từ dữ liệu OGTT và kẹp insulin euglycemic được so sánh bằng phân tích tương quan. KẾT QUẢ: Nồng độ glucose huyết tương trung bình chia cho nồng độ insulin huyết tương trung bình trong OGTT không hiển thị tương quan với tỉ lệ tiêu thụ glucose toàn cơ thể trong kẹp insulin euglycemic (r = -0.02, NS). Từ OGTT, chúng tôi đã phát triển một chỉ số nhạy cảm insulin toàn cơ thể (10,000/căn thức bậc hai của [glucose khi đói x insulin khi đói] x [glucose trung bình x insulin trung bình trong OGTT]), có tương quan cao (r = 0.73, P < 0.0001) với tỉ lệ tiêu thụ glucose toàn cơ thể trong kẹp insulin euglycemic. KẾT LUẬN: Các phương pháp trước đây đã được sử dụng để tạo ra chỉ số nhạy cảm insulin từ OGTT dựa vào tỷ lệ nồng độ glucose huyết tương so với nồng độ insulin trong OGTT. Kết quả của chúng tôi chỉ ra hạn chế của phương pháp này. Chúng tôi đã phát triển một ước tính mới về độ nhạy cảm insulin, đơn giản để tính toán và cung cấp một phép xấp xỉ hợp lý cho độ nhạy cảm insulin toàn cơ thể từ OGTT.
Các tinh thể nano là nền tảng của khoa học và công nghệ hiện đại. Việc làm chủ hình dạng của một tinh thể nano cho phép kiểm soát các tính chất của nó và tăng cường tính hữu ích cho một ứng dụng cụ thể. Mục tiêu của chúng tôi là trình bày một đánh giá toàn diện về các hoạt động nghiên cứu hiện tại tập trung vào tổng hợp kiểm soát hình dạng của các tinh thể nano kim loại. Chúng tôi bắt đầu với một phần giới thiệu ngắn gọn về sự hình thành hạt nhân và sự phát triển trong bối cảnh tổng hợp tinh thể nano kim loại, tiếp theo là thảo luận về các hình dạng có thể của tinh thể nano kim loại dưới các điều kiện khác nhau. Sau đó, chúng tôi tập trung vào một loạt các tham số thí nghiệm đã được nghiên cứu để thao tác sự hình thành hạt nhân và sự phát triển của tinh thể nano kim loại trong các pha dung dịch, nhằm tạo ra các hình dạng cụ thể. Chúng tôi giải thích chi tiết những phương pháp này bằng cách chọn các ví dụ trong đó đã có sự hiểu biết hợp lý về kiểm soát hình dạng quan sát được hoặc ít nhất các giao thức đã chứng minh là có thể lặp lại và kiểm soát được. Cuối cùng, chúng tôi nhấn mạnh một số ứng dụng đã được kích hoạt và/hoặc nâng cao bởi quá trình tổng hợp kiểm soát hình dạng của các tinh thể nano kim loại. Chúng tôi kết thúc bài viết này với những quan điểm cá nhân về các hướng mà nghiên cứu trong tương lai trong lĩnh vực này có thể đi tới.
Kháng nguyên đã được xác định bằng phương pháp hóa mô không sử dụng kháng thể được đánh dấu thông qua việc áp dụng tuần tự (a) huyết thanh thỏ đặc hiệu, (b) huyết thanh cừu đối với immunoglobulin G của thỏ, (c) phức hợp peroxidase củ cải đường- kháng peroxidase củ cải đường đã được tinh sạch cụ thể (PAP), (d) 3,3'-diaminobenzidine và hydro peroxide và (e) osmi tetroxide. Một phương pháp đơn giản để chuẩn bị PAP có năng suất cao bao gồm việc kết tủa kháng thể từ huyết thanh thỏ đặc hiệu với peroxidase củ cải đường (PO) theo tỷ lệ tương đương, hòa tan kết tủa đã rửa bằng PO dư thừa tại pH 2.3, 1°C, sau đó ngay lập tức trung hòa và tách PAP khỏi PO bằng nửa bão hòa với amoni sulfat. Tỷ lệ PO so với anti-PO trong PAP là 3:2 bất kể nguồn gốc của huyết thanh. PAP là không đồng nhất trên điện di, đồng nhất trên lắng đọng, khuếch tán và kính hiển vi điện tử và bao gồm các hình ngũ giác với đường kính 205 Å. s20, w, 11.98 x 10–13; d20, w, 2.48 x 10–7; trọng lượng phân tử theo vận tốc lắng đọng, 429,000, và cân bằng, 413,000. Độ nhạy và độ đặc hiệu của nhuộm miễn dịch hóa mô đối với spirochetes khoảng 100 đến 1000 lần so với miễn dịch huỳnh quang. Tỷ lệ bất ngờ của PO đối với anti-PO được cho là do sự ổn định bởi hình dạng ngũ giác, trong đó ba góc được nghi ngờ có thể là PO và hai mảnh kháng thể Fc.
Bài viết này mô tả sự phát triển mới nhất của một cách tiếp cận tổng quát để phát hiện và hình dung các xu hướng nổi bật và các kiểu tạm thời trong văn học khoa học. Công trình này đóng góp đáng kể về lý thuyết và phương pháp luận cho việc hình dung các lĩnh vực tri thức tiến bộ. Một đặc điểm là chuyên ngành được khái niệm hóa và hình dung như một sự đối ngẫu theo thời gian giữa hai khái niệm cơ bản trong khoa học thông tin: các mặt trận nghiên cứu và nền tảng trí tuệ. Một mặt trận nghiên cứu được định nghĩa như một nhóm nổi bật và nhất thời của các khái niệm và các vấn đề nghiên cứu nền tảng. Nền tảng trí tuệ của một mặt trận nghiên cứu là dấu chân trích dẫn và đồng trích dẫn của nó trong văn học khoa học—một mạng lưới phát triển của các ấn phẩm khoa học được trích dẫn bởi các khái niệm mặt trận nghiên cứu. Thuật toán phát hiện bùng nổ của Kleinberg (2002) được điều chỉnh để nhận dạng các khái niệm mặt trận nghiên cứu nổi bật. Thước đo độ trung gian của Freeman (1979) được sử dụng để làm nổi bật các điểm chuyển đổi tiềm năng như các điểm chịu ảnh hưởng nền tảng trong thời gian. Hai quan điểm hình dung bổ sung được thiết kế và thực hiện: các quan điểm cụm và các quan điểm vùng thời gian. Những đóng góp của phương pháp là (a) bản chất của một nền tảng trí tuệ được nhận diện bằng thuật toán và theo thời gian bởi các thuật ngữ mặt trận nghiên cứu nổi bật, (b) giá trị của một cụm đồng trích dẫn được diễn giải rõ ràng theo các khái niệm mặt trận nghiên cứu, và (c) các điểm chịu ảnh hưởng nổi bật và được phát hiện bằng thuật toán giảm đáng kể độ phức tạp của một mạng lưới đã được hình dung. Quá trình mô hình hóa và hình dung được thực hiện trong CiteSpace II, một ứng dụng Java, và áp dụng vào phân tích hai lĩnh vực nghiên cứu: tuyệt chủng hàng loạt (1981–2004) và khủng bố (1990–2003). Các xu hướng nổi bật và các điểm chịu ảnh hưởng trong mạng lưới được hình dung đã được xác minh phối hợp với các chuyên gia trong lĩnh vực, là tác giả của các bài báo chịu ảnh hưởng. Các ngụ ý thực tiễn của công trình được thảo luận. Một số thách thức và cơ hội cho các nghiên cứu sau này được xác định.
Màng lọc Nuclepore polycarbonate có ưu thế hơn màng lọc cellulose trong việc đếm trực tiếp vi khuẩn vì chúng có kích thước lỗ đồng nhất và bề mặt phẳng giữ tất cả vi khuẩn ở trên bề mặt màng. Trong khi màng lọc cellulose cũng giữ tất cả vi khuẩn, nhiều vi khuẩn bị lọt vào bên trong màng, nơi không thể đếm được. Trước khi sử dụng, màng lọc Nuclepore phải được nhuộm màu với irgalan black để loại bỏ hiện tượng tự phát huỳnh quang. Số lượng vi khuẩn đếm được trực tiếp trong nước hồ và nước biển cao gấp đôi khi sử dụng màng Nuclepore so với màng lọc cellulose.
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 10