基于聚类的bagging集成消费者信用评估模型

消费者信用评估模型的预测精度直接关系到信贷机构的损益、信用产品的开发和金融市场的繁荣。本文在分析了集成模型的整体性能与基分类器性能之间关系的基础上,提出了一种基于聚类的bagging集成消费者信用评估方法。该方法采用聚类算法来提升基分类器间的差异性,并选择几个精度较高的基分类器参与构建bagging集成模型。通过某商业银行信用卡数据进行实证的结果表明,该方法利用了集成模型的整体性能与基分类器的准确性和差异性之间的关系,降低了基分类器的选择成本,提升了集成模型的预测精度,对于商业银行控制消费信贷风险,促进消费信贷市场发展具有较好的效果。     

组合预测模型在股指短期预测中的应用——以上证综合指数为例的实证分析

本文分析了自回归移动平均模型(ARIMA)与BP神经网络模型在预测方面的特性和模型各自的优缺点,在此基础上尝试建立了ARIMA和BP神经网络的股指组合预测模型。ARIMA与BP神经网络组合使用的基本原理是股指时间序列数据可分解为线性部分和非线性残差部分。本文以上证综合指数为例,首先采用ARIMA预测上证综合指数的线性变化趋势,然后采用BP神经网络对上证综合指数的非线性趋势进行拟合,最后整合两种模型的预测结果。仿真结果表明:组合模型提高了对上证综合指数的预测精度,证实了组合模型在股指预测方面的有效性。     

供应链金融视角下中小企业信用风险评价

为了解决中小企业信贷难的问题,供应链金融(SCF)依托供应链上核心大企业的信用给予链条的上下游中小企业授信。科学客观地评价中小企业的信用风险成为银行成功实施供应链金融的基础,同时也为银行向中小企业开展金融业务提供了具体的方向和行动指导。本文运用主成分分析和二元Logistic回归分析方法建立了信用风险评估模型,测算中小融资企业信用风险高低,并通过实例对评估模型进行检验。证明了基于供应链金融的中小企业信用风险评估模型预测结果准确度较高,可帮助商业银行预测中小企业信用水平,同时也帮助中小企业有效缓解融资困难。     

GM(1,1)模型和线性回归组合模型在旅游人数预测中的应用

以我国1987-2002年各年的国内旅游人数为例，运用GM（1，1）模型和线性回归的组合预测新方法研究旅游人数的变化规律，建立了旅游人数预测的组合模型，对此后几年旅游人数作了预测，并与实际情况进行比较发现预测精度满足要求，具有实用性。     

商业银行信用风险评估方法研究述评

信用风险评估是商业银行信用风险管理的首要工作和关键环节。本文对国内外商业银行信用评估方法进行述评,在比较分析现行信用风险评估主要方法的基础上,指出了各种评估方法的利弊,为今后商业银行信用风险评估方法的研究提供参考。     

组合预测方法在苯乙烯价格预测中的应用研究

苯乙烯是国民经济发展中重要的基础石化产品,其价格影响因素复杂,波动较大。本文基于灰色预测和指数平滑预测的基本理论,提出了一种新的基于灰色GM(1,1)模型和三次指数平滑模型的线性加权平均的组合预测方法,并以2010年1月到9月的苯乙烯周平均价格作为历史数据,对2010年10月的4个周平均价格进行了组合预测。结果表明,预测误差大大减小,预测精度显著提高。     

基于CAMEL模型下的商业银行信用分析——以中国农业银行为例

商业银行信用评级不但对银行本身,而且对银行的存款人、贷款人和投资者,对政府监管当局都十分重要。在我国和其他发达国家,将CAMEL用于银行监管和评估银行总体运营状况的做法已经十分普遍、健全和成熟。本文以CAMEL模型,讨论了在其模型下的商业银行信用的评级,并以中国农业银行为例。     

量化私募行业发展趋势的组合预测研究

文章首先从私募证券基金角度出发,分析和预测了量化投资行业未来的发展趋势;针对存在突破点的机构数量时间序列,在传统的ARMA (1,1)模型基础上,引入了干预分析模型,分析得出对时间序列的拟合效果较好。其次建立了线性回归方程研究机构数量和沪深300的关系,研究得出模型的拟合程度较高。最后为了进一步提高预测模型对时间序列的拟合效果以及预测精度,文章将不同模型的预测精度作为预测值的诱导值,建立了基于IOWA算子的组合预测的模型。     

基于PFM改进模型对中国非上市银行的信用风险评估

在介绍基本的PFM模型的基础上,根据中国的实际情况对模型进行调整和完善,并选择深、沪上市的商业银行和11家非上市银行作为研究对象,基于2013年样本银行的财务数据和股票交易数据,检验和实证该模型在中国非上市银行信用风险的适用性。实证结果表明改进的PFM模型对中国非上市银行的信用评估具有一定的预测能力。     

零售商品销售量组合预测研究

针对零售商品销售量预测精度不高,致使零售商蒙受经济损失的问题,本文提出ARIMA-GARCH与Elman神经网络的零售商品销售量组合预测模型。先利用ARIMA-GARCH对存在异方差的零售商品销售量非平稳序列进行线性预测,再利用Elman神经网络对销售序列进行非线性预测;最后,结合线性规划思想,运用误差绝对值最小赋权算法实现对零售商品销售量的精确预测。案例分析表明,与ARIMA、BP等模型相比,该组合模型预测精度更高,更适合零售商品销售量的预测,在以后的零售商品销售预测中具有一定的推广作用。     

基于信用风险评估的商业银行中小企业贷款定价影响机制研究

本文结合我国中小企业特点以及商业银行风险管理的经验,提出了一个较为全面涵盖我国中小企业信用风险评估内容的度量模型,该模型由财务实力、管理实力、社会实力三个因子组成,然后基于该信用风险评估模型,探讨我国商业银行的贷款定价影响机制。研究发现,中小企业信用风险各因子对贷款定价均有显著的正向影响,即信用实力越强,贷款定价越优惠,同时,信用实力对缓释工具有显著的负向影响;另外,缓释工具对贷款定价也有显著的正向影响,是中小企业信用风险影响贷款定价的调节变量。最后基于研究成果对商业银行如何应用模型加强中小企业贷款管理提出了建议。     

基于BP算法的金融信用风险仿真研究

在对我国个人信用风险评估现状和特点进行深入研究的基础上,提出了基于BP网络的信用风险评估模型,并对提出的模型进行了改进和验证,为商业银行信用风险评估提供了可行的解决方案。实验结果数据说明了该模型的合理性与有效性。     

基于组合赋权的银行信用评价模型研究

信用评级是商业银行对客户偿债能力和偿债意愿的计量和评价,反映了客户违约风险的大小。通过对评价指标的海选和筛选构建了信用综合评价指标体系,用客观赋权的离差最大化法和主观赋权的组合确定指标最优权重,建立了基于组合赋权方法的银行信用评价模型。通过组合赋权,既保留了客观赋权对实际情况的真实反映,又反映了主观赋权体现了专家的知识与经验。     

建立信用体系与大力开发消费信贷

我国商业银行向消费者个人推广信贷消费的各项条件是在1999年2月开始逐步形成的,这些条件包括政府的政策支持、消费者个人信用调查服务、信用工具的发展和信用管理技术.我国市场上常见的信用工具包括商业银行提供融资的分期付款方式消费信贷、购房按揭贷款、信用卡支付等.本文主要讨论在开发消费信贷中建立信用体系的问题.     

基于Logistic模型的建筑企业上市公司信用风险研究

建筑企业贷款在我国商业银行贷款中的比重越来越大,其信用违约风险外溢性强,因此,建立模型识别、评价我国建筑企业的信用风险具有重要的意义。 文章针对建筑企业的信用风险,选取了 21 个财务指标,建立Logistic 模型识别影响建筑业上市公司发生信用风险的关键因素主要是盈利能力、偿债能力、比例结构和发展能力,并构建了具体的概率预测模型。 其结果表明模型的预测准确率达 91.3% ,这可以为金融机构评估建筑企业的信用风险提供一些借鉴。     

我国商业银行客户金融信用风险管理

客户金融信用风险是我国商业银行所面临的最主要的风险,对贷款企业的信用状况提供一种科学的评估方法以避免不良资产的再生是我国商业银行函需解决的问题,商业银行的信用评估工作直接关系着银行经营的成败.     

商业银行信用污点机制的分析

“征信”是现代社会中热门的话题，现行社会中，许多商业银行开始重视客户的信用问题，而其中关于信用污点的问题更是各大商银行十分重视的话题，该文通过建立模型说明解释了商业银行在信用污点方面规定的不足之处，并基于模型提出一些改进商业银行信用污点机制的建议。     

奶类消费需求组合预测——基于指数平滑法和灰色模型

为了合理预测奶类消费需求量,建立了三次指数平滑和灰色模型两种单项预测模型。鉴于单预测模项型的局限性,提出了以预测偏差平方和(方差)最小为最优化准则的组合预测模型。分析比较表明,组合预测模型具有更高的预测精度和更低的预测误差,能避免各单项预测模型的局限。该组合模型对未来短期的奶类消费需求的预测具有一定的参考价值。     

信用风险内部模型评价

随着金融风险数量化研究的深入与发展,研究者给出了形式各异的信用风险度量模型,这些模型依赖不同的假设和信用数据基础。如何在诸多模型中选择适用于自身风险度量的工作就显得十分重要。本文首先介绍Z-计分和EDF模型,然后利用AR方法对这些信用风险度量模型的预测精度进行比较分析,发现对于所选定样本AR值能较好的反映两个模型的预测精度。     

商业银行金融工具减值模型的理论探讨

商业银行在我国经济发展中起到了不可替代的重要作用,而金融资产又占了商业银行资产的绝大部分,因此金融资产的减值对商业银行财务报表的影响显然十分重大。顺应我国会计准则向国际趋同的目标,同时在第22号企业会计准则要求下,我国商业银行也将实施预期信用损失模型。因此,如何保证新准则在商业银行有效地实施,是一项至关重要的任务。本文研究商业银行金融工具减值问题,分析我国银行业在实施预期信用损失模型时预期会面临的影响,借鉴国外经验,希望为我国实施预期信用损失模型提供借鉴。