互联网金融生态圈内融资信用风险仿真评测研究

本文从互联网金融生态圈内借款人的信用风险角度出发,通过融资主体信用风险评测指标体系,依据人人贷平台数据,建立自组织竞争型神经网络预测模型和BP神经网络模型都能适用于互联网金融生态圈内融资主体平台借款人信用风险评估,具有较强的风险预测评估能力。综合运用这两类模型,能对互联网金融生态圈内融资主体可能出现的违约情况进行预警,有效防范风险,增强互联网金融生态圈的信用等级。     

个人信用评估组合模型的构建——基于决策树—神经网络的研究

本文以德国某商业银行的真实客户信用数据为样本,将决策树方法应用于个人信用指标的筛选过程中,并与BP神经网络模型相结合构建成一个两阶段组合模型。研究表明,基于决策树—神经网络构建的个人信用评估组合模型对于测试样本的分类预测精度高于单一BP神经网络模型的分类预测精度。组合模型对于测试样本的总正确率平均值为75.45%,高出单一BP神经网络模型的总正确率近3个百分点。基于信息熵增益率分类原理的最优决策树挑选指标方法能合理去除非重要属性指标的干扰,使真正有效的属性指标输入神经网络主模型,提高模型分类预测的精准度。     

中国金融开放的外源性风险评估与预警研究

本文在构建金融开放的外源性风险指标体系的基础上,提出了评估金融开放外源性风险的＂3δ＂原理和方法,并建立了风险的BP神经网络预警模型。将该原理和预警模型应用到中国和其它25个世界主要发展中国家,结果表明,该原理和预警模型对金融开放的外源性风险的评估与预警具有很强的实用性和可操作性。     

基于ANP的县域金融生态评估方法研究

金融生态是指金融业与其赖以生存和发展的外部环境通过自身调节机制,相互影响、相互作用的动态平衡系统。县域金融生态评估为促进金融生态的建设,推动区域经济的协调发展提供指导。本文创新性地将ANP方法引入县域金融生态评估,在与AHP方法比较的基础上,验证了ANP在评估县域金融的可行性和合理性。     

基于ANP的县域金融生态评估方法研究

金融生态是指金融业与其赖以生存和发展的外部环境通过自身调节机制,相互影响、相互作用的动态平衡系统。县域金融生态评估为促进金融生态的建设,推动区域经济的协调发展提供指导。本文创新性地将ANP方法引入县域金融生态评估,在与AHP方法比较的基础上,验证了ANP在评估县域金融的可行性和合理性。     

个人信用让人工神经网络以BP算法评估

建立以个人信用评估为核心的个人信用制度是一项复杂的系统工程。本将BP神经网络应用于个人信用评估，详细描述了用于个人信用评估的三层BP神经网络结构，给出了神经网络输入指标的量化处理方法。实证结果表明，BP神经网络模型具有很高的预测精度。     

区域金融生态评估体系研究

本文运用层次分析和专家调查相结合的方法,对金融生态评估指标体系和评价模型进行了系统分析研究.试图建立一套较为完善和科学的区域金融生态评估体系.实证分析主要采用株洲市所辖5县(市)2007年度样本数据进行,结果显示理论计算与客观实际切合程度较高,表明此评估体系具有方法的科学性与应用的广泛性.     

广东区域金融生态实证研究

本文以金融市场的有效性假说为理论基础构建金融生态评估指标体系,采用因子分析和层次分析相结合的计量方法评估金融生态环境,并提出比较不同区域金融生态状况的方法——评级方法和同一区域不同时期金融生态的变化情况的比较方法——金融生态指数。最后本文运用上述方法对广东省内各地市金融生态状况进行实证分析。     

基于智能信息处理的供应链绩效评价方法

从软计算的角度出发,比较分析相关供应链绩效评价模型,结果显示不同处理方法的联合将在供应链绩效评价中保持较高的准确度。结合某供应链绩效案例,进行基于智能信息处理的供应链绩效评价方法仿真,结果表明,通过粗糙集约简和模糊综合评估的融合,可显著缩小数据处理规模,降低评估模型的计算复杂度,同时克服模糊评估过度依赖专家知识的缺点。通过粗糙集约简和BP神经网络的融合,可降低BP网络的设计复杂度,克服神经网络训练时间长、知识解释性较差的缺点。     

基于遗传算法的BP神经网络在权证定价中的应用

对金融衍生品的定价一直都是理论界和实务界所关注的热点问题之一.传统的参数模型定价方法,容易产生系统性偏差,而神经网络方法在解决这一问题时具有明显的优势.本文基于遗传算法改进的BP神经网络模型(GABP),利用我国8只权证的1050天数据、标的股票1900天的数据和其他所需数据作为训练数据训练网络.研究结果表明,神经网络在权证的定价中效果要优于B-S模型;而RBF模型精度大于BP模型的预测,GABP模型的精度大于RBF模型的预测.     

BP神经网络模型在中小企业融资担保信用风险控制中的应用

鉴于融资担保机构在中小企业融资方面起到越来越重要的作用，构建中小企业风控模型势在必行。本文首先从构建中小企业风控模型指标从发，运用主成分分析法获得主成分得分，并以此得分作为风控模型的数据输入；其次运用python语言构建BP神经网络风控模型，使用网络搜索方法寻找最优模型参数；进一步运用交叉验证、混淆矩阵及ROC曲线评估模型性能，证实BP神经网络风控模型性能较优；最后介绍BP神经网络模型在中小企业融资担保信用风险控制中的实际应用。     

金融生态环境对区域经济影响的实证分析

金融生态是对金融的生态特征和规律的系统性抽象,反映了金融内外部各因素之间相互依存、相互制约的有机的价值关系,对我国区域经济的增长有重要的影响.本文根据金融生态与区域经济增长关系的有关理论,选取了具有代表性的指标来衡量地区经济发展水平和金融生态环境状况,建立协整模型,分析金融生态对区域经济发展的影响程度,并通过省际间的比较,对金融生态建设相对落后的省份提出了一些针对性的建议.     

基于金融生态视角的区域金融发展与经济增长关系的实证分析

本文基于金融生态和社会经济综合竞争力视角,针对区域金融发展与经济增长的关系设定分层线性组织模型,包括针对单一区域尺度即省级区域面板数据的两层组织模型、针对跨区域尺度即整合省级区域和地级区域横截面数据的两层组织模型.初步的模型估计检验结果都显示了金融生态的社会经济综合竞争力方面的影响是统计显著的;另外,时空关联性整合意义的信息为多区域尺度金融发展与经济增长关系的研究提供了数据支持.     

区域金融生态风险及其评价

本文从深化金融生态研究的角度出发,通过借鉴生态学关于生态风险的评价理论,提出了区域金融生态风险的概念,分析了其与传统金融风险以及金融生态评价的联系和区别,并探讨了区域金融生态风险的评价原则和基本评价方法。为降低风险评价的难度,进一步建立了区域金融生态风险评价的简化框架以及相应的指标体系;并且利用生态学前沿研究成果-能值分析理论,刻画区域金融生态整体发展质量,促进金融生态观念在金融发展实践层面的应用。     

金融生态与货币市场

本文在已有文献的基础上,更为全面地定义了金融生态,将资本市场子系统、货币市场子系统、外汇市场子系统、黄金市场子系统以及其他金融市场子系统纳入金融生态中.首先,探索性的界定了金融生态.随后,选取其他金融生态子系统的代表指标,通过ADF检验,多元回归探讨货币市场与资本市场及其他金融生态子系统的作用,由此判断货币市场的稳定对其他金融子市场乃至金融生态整体的影响力,并借用计量模型来测定这些影响,说明货币市场与其他金融生态子系统之间的关系     

天津滨海新区金融生态评估研究

金融生态建设是一项长期性、系统性、社会化工程。本文通过建立指标体系,对天津滨海新区金融生态进行评估,以期进一步发挥金融生态建设在区域经济运行中的重要作用。     

区域金融生态风险及其评价

本文从深化金融生态研究的角度出发,通过借鉴生态学关于生态风险的评价理论,提出了区域金融生态风险的概念,分析了其与传统金融风险以及金融生态评价的联系和区别,并探讨了区域金融生态风险的评价原则和基本评价方法.为降低风险评价的难度,进一步建立了区域金融生态风险评价的简化框架以及相应的指标体系;并且利用生态学前沿研究成果-能值分析理论,刻画区域金融生态整体发展质量,促进金融生态观念在金融发展实践层面的应用.     

我国区域金融稳定监测评估面临的挑战

金融稳定监测和评估已作为维护金融稳定的重要基础之一。随着金融市场的发展,金融机构和金融产品的不断丰富,区域金融稳定的监测和评估在方法上,技术上以及效用上都将面临巨大挑战。本文通过分析目前区域金融稳定监测评估的核心方法和技术,对未来区域金融稳定监测、评估将面临的挑战提出了思考。     

基于神经网络模型的商业银行信贷风险研究

通过VAR模型选择GDP增长率、通货膨胀率、广义货币发行量增长率等变量的一阶滞后项与二阶滞后项作为输入变量,分别建立BP神经网络与GRNN模型对商业银行不良贷款率进行拟合与预测验证,并对两种神经网络模型的拟合效果与验证结果进行比较.研究表明,GRNN神经网络的拟合精度较高但预测精度较低,而BP神经网络拟合精度较低但预测精度较高.此外,随着验证期限的延长,两种模型的预测精度均下降.BP神经网络预测2015年第四季度不良率仍将小幅上升.     

苏南金融现代化评估指标体系构建

本文通过对苏南金融现代化实施规划的研究,构建了苏南金融现代化评估指标体系,从金融深度、金融可及性、金融效率、金融稳定性四个方面进行了指标的选取和评估,并运用层次分析法和主成分分析法,建立了最优组合赋权模型,构造了苏南金融现代化评估指数,从定量的角度对苏南地区金融现代化发展进行了描述,为制定和实施苏南金融现代化建设规划目标提供了评估工具。