我国地方政府性债务风险预警研究 ——基于BP神经网络的分析

通过地方经济发展指标、地方政府收支指标、地方公共风险指标和地方政府债务指标四个方面构建预警指标体系.基于BP神经网络模型对我国2016年的地方政府性债务风险进行非线性预警研究,因子综合得分表明2009年到2015年我国地方政府性债务风险处于相当不稳定的状态.BP神经网络预测结果则显示,2016年我国地方政府性债务风险处于高度风险区间,说明地方政府性债务风险性较大,应采取措施尽快完善地方政府债务风险预警体系.     

对商业银行实施风险预警监管效果好

为加强对商业银行风险状况的早期预警和动态监测,督促商业银行增强金融风险的自我防范、自我控制和自我化解能力,平凉银监分局在综合运用非现场监管和现场检查等信息的基础上,建立了<平凉市辖内商业银行风险预警体系>,对辖内商业银行实施风险预警监管,收效良好.     

银行个人住房抵押贷款预警系统构想

随着我国住房分配货币化改革的深入进行，银行针对个人发放的住房抵押贷款规模日益庞大，风险也逐渐凸显。如何有效规避风险，正成为各大商业银行竟相研究的主题。笔者在此基础之上，提出模糊预警模型，给出预警结果。     

存款保险体系中的风险预警机制

本文通过在存款保险体系中建立一个独立的风险预警机构,赋予这个机构收集商业银行风险信息并分析的权利,强化信息披露,帮助监管部门和存款人对商业银行进行监督,减少存款保险体系中的道德风险.     

基于BP神经网络的我国农产品市场风险预警研究

本文从影响农产品供给与需求的因素,以及自然、经济、政策与国际环境等影响农产品价格的因素等方面出发构建了我国农产品市场风险预警的指标体系,并以大豆为例,利用BP神经网络对大豆市场风险预警进行了实证分析,网络训练和验证结果表明BP神经网络很好地拟和、预测出了我国大豆市场风险水平,说明基于BP人工神经网络的农产品市场风险预警模型是切实可行的。     

我国商业银行风险预警模型的构建与检验——基于企业风险管理（ERM）的视角

从企业风险管理（ERM）角度利用Logit模型构建商业银行风险预警模型,并使用上市银行2000—2010年的面板数据进行检验,发现所构建的预警模型是可信的。     

企业执行风险预警的智能化研究

风险管理是企业管理的基础内容，企业竞争能力的一个重要方面就是对风险的预警和控制能力。传统的风险预警大多是依靠预先设定的风险指标体系定期进行人力评估，这样的评估是基于某一时点的静态数据和信息，评价指标和方法体系更新较慢，无法有效地把握企业风险的动态变化。我们在界定企业风险预警流程的基础上，提出利用神经网络、遗传算法和数据挖掘等现代信息技术，构建执行风险预警智能化系统的理论框架，探讨对企业执行风险实现动态化跟踪预警的智能化方案。     

VaR理论及在商业银行消费信贷风险管理中的实践

消费信贷作为连接生产和消费的桥梁,存在着风险与收益的两难冲突.在商业银行追求风险与收益之间的对称性过程中,传统的信用风险管理办法显得有些"无能为力".本文探讨了VAR方法在商业银行消费信贷风险管理中的理论问题和"处于风险中的消费信贷价值"的测算方法和风险预警路径.为商业银行消费信贷风险管理提供一个新的思路.     

P2P网络借贷平台风险预警模型构建及实证分析

伴随P2P网贷平台的迅速发展,平台的风险管理已成为整个行业面临的最大挑战。文章从宏观和微观两个方面选取了3个层次的14个指标作为风险预警的指标体系,以2012-2014年各季度的样本指标值为训练集,采用改进的BP算法,建立了包含输入层、隐含层和输出层的三层神经网络预警模型;运用Matlap软件对建立的神经网络进行训练,在样本输出值和期望输出值之间的误差达到一定标准后,确定效度量风险的预警模型建立成立。最后,文章从平台预警管理的组织体系、风险预警管理的信息系统、风险预警管理的人才体系、监测指标体系及资金管理和征信对接体系等方面给出了完善平台风险预警机制的具体建议。     

浅析我国商业银行风险预警体系的现状与问题

完善的商业银行预警体系对于整个金融行业的健康发展有十分重要的作用，本文对从信用风险和操作风险两个角度对商业银行风险预警体系的现状给予分析，并提出了未来预警体系的发展方向。     

地方政府债务风险非线性仿真预警系统的构建——基于粗糙集-BP神经网络方法集成的研究

在设计地方政府债务风险预警指标体系框架的基础上,吸收了粗糙集和BP神经网络等人工智能方法在数据处理上的优点,构建出基于粗糙集-BP神经网络集成的地方政府债务风险非线性仿真预警系统。选取我国2007～2009年东、中、西部地区9个县的27个样本数据,运用该非线性仿真预警系统进行了地方政府债务风险预警实证分析。研究结果表明,大部分样本地区的债务风险都处于"中警"及以上状态,地方政府债务风险普遍较高,同时,样本地区债务风险综合评价值是不断提高的,说明近年来我国地方政府债务风险呈现出不断上升的趋势。与单纯的BP神经网络仿真预警系统相比,该仿真预警系统不仅降低了BP神经网络的复杂性,节省了训练时间,而且具有更好的预警准确性和推广应用价值。     

基于BP神经网络的商品流通规模预警研究

现阶段,通过运用一系列的统计指标和科学方法对商品流通规模进行预警研究,并通过预警系统及时预报警情,为有关部门实施有效调控提供参考,已经成为国民经济持续、稳定和协调发展的必要条件之一。由于影响商品流通规模预警指标的因素具有多样性和复杂性的特点,通过神经网络的方法能较好地描述各个预警指标之间的关系而不需要确定的函数形式,从而可以克服许多传统的经济预警方法对非线性数据的拟合和预测的准确度不高的问题,因此,可以将BP神经网络方法引入商品流通规模预警研究中。     

基于风险因子和AHP的财政风险非参数预警系统构建与实证分析

以风险因子法和层次分析方法(AHP)作为非参数模型预警方法,从预警指标体系的设立、预警指标数据的指数化处理、权重的确定、风险评价函数的建立以及预警信号系统的设计等五个方面构建我国财政风险非参数预警系统.运用该系统对我国财政风险进行实证分析,结果表明,虽然1998年～2008年间我国财政总体风险处于“轻警”状态,但进入2...     

定量定性相结合的企业综合预警方法研究

本文在理论与实践的基础上提出了定量定性相结合的企业综合预警方法。首先应用人工神经网络对企业进行定量预警，并且简要分析了误警概率和虚警概率，然后利用模糊综合评价法对企业环境进行定性预警，最后将两者结合起来达到综合预警的目的。     

商业银行操作风险的传导路径及预警系统研究

过度的操作风险在一定程度上不利于银行业的持续稳定发展,也暴露出银行业经营体系的内在脆弱性.分析商业银行操作风险的传导载体及传导路径,设计商业银行操作风险预警系统的指标体系,并进一步构建商业银行操作风险预警系统的警示模型,完成商业银行操作风险预警系统的构建过程.     

分区域的企业财务危机预警模型比较研究

运用多元判别模型、Logit模型和主成分模型，分不同省级区域，对企业财务危机进行预警研究，并对不同区域模型和不同预警技术的判别准确率、预警模型的指标选择、不同类型危机的预警判别进行比较分析，以期为商业银行应用这些模型进行信用风险度量和信贷风险预警提供参考。     

基于新型模糊神经网络的信用卡审批发卡的信用评估模型研究

本文尝试首次将新型模糊神经网络的模型引入到信用卡审批发卡的信用评估环节,采用更加快捷的全局搜索优化算法——粒子群优化算法,从模型和优化方法上进行创新,利用某银行信用卡申请的相关数据资料,就信用卡审批发卡环节,建立起信用卡风险防范的第一道防线——新型模糊神经网络的信用卡审批发卡的信用评估模型,通过对数据的预处理、数据训练和结果分析,并与现有的信用卡审批发卡的信用评估模型进行比较,显示了新模型和优化方法的优越性和实用性。     

BP人工神经网络:金融风险预警新视角

突破传统的风险预警模式，本运用改进的BP神经网络方法建立中国金融风险预警模型，对中国金融风险的现状进行了定量分析，得出初步结论：中国金融运行于高风险区间。     

中国财政风险非参数预警系统构建与实证分析——基于风险因子和AHP法的研究

以风险因子法和AHP作为非参数模型预警方法,从预警指标体系的设立、预警指标数据的指数化处理、权重的确定、风险评价函数的建立以及预警信号系统的设计等五个方面构建了中国财政风险非参数预警系统,并对中国财政风险进行了实证分析。结果表明,虽然1998—2008年中中国财政的总体风险一直处于"轻警"状态,但进入2009年之后,外部国际金融危机的冲击和内部财政政策的转型使得财政运行的外部和内部环境都发生了改变,未来中国财政风险有大幅上升的可能性。为此,政府应该对财政风险状况的变化给予高度关注,并通过制定防范和化解财政风险的一系列预案和措施,确保财政稳定运行,实现经济平稳较快发展。     

基于支持向量机的上市公司信用风险评估

提出一种新型模糊支持向量机算法,并将其应用于上市公司信用风险研究中.分析对比选取不同核函数的实验结果,实验结果表明,相对于支持向量机方法(SVM)、模糊支持向量机模型和神经网络模型,新型模糊SVM模型更具有效性和优越性,并且具有更好的泛化能力.