商业银行操作风险度量管理的神经网络方法

随着全球金融一体化进程的加速,商业银行面临的风险日益复杂和隐蔽,对商业银行操作风险的管理不仅影响着商业银行的经营业绩和竞争力,甚至决定着商业银行的生死存亡。文章针对商业银行操作风险的特点,尝试在商业银行操作风险度量与管理中引入BP神经网络构建预测模型,用于商业银行操作风险损失程度的预测。实例研究表明,BP网络预测方法是有效可行的。     

土地出让总收入预测模型的检验、评价与优化研究

从制度经济学角度看,土地供给会直接或间接对宏观经济产生影响,进而成为中国调控经济运行的手段之一。但这一重要决策依据截止目前,仍只是从土地使用面积角度给予计量分析,对于与经济运行统计分析关系更匹配的土地出让收入指标(虽然是土地供给制度的经济产出之一),却由于各种条件限制,相关研究处于空白。本文首次将土地出让收入做为研究标的,采用格兰杰因果分析、脉冲检验、自回归滞后分布模型等方法,检验其与宏观经济的实证关系并据此检验修正其预测模型,以期进一步明确土地供给与经济运行的关系,为土地资源有效利用提供政策改进依据。     

基于“家电以旧换新”回收数据评估电子废物产生量估算方法

比较了基于史坦福(Stanford)模型和保有量系数法对我国电子废物产生量的预测,并与中国家电以旧换新活动试点区域的实际回收统计数据进行对比,结果显示除电视机以外,两种估计方法的预测结果都显著高于以旧换新的实际回收数据.其原因首先是产品废弃量的变化深受产品技术变化影响,平板显示技术的快速普及导致CRT电视机废弃量出现短期激增,成为“家电以旧换新”实际回收品的主体,而洗衣机、电冰箱等传统大家电的产品实际使用寿命相对较长;其次是废旧产品回收面临非正式回收部门的竞争,以旧换新以较高的政府补贴引导一定数量的废弃产品流向正规处理企业,但还有相当数量的废旧产品流入了非正式的翻新加工和二手销售渠道.特别是空调和电脑,家庭消费占总消费量的比重较小,产品废弃后的材料回收价值和翻新维修价值都较高,补贴对提升回收量的影响相对较小;最后不同区域之间,预测结果与实际回收情况对比也存在明显的差别.考虑到家电以旧挟新政策停止以后,新颁布实施的废弃电器电子产品回收处理基金的补助力度大幅下降,有资质的回收处理企业重新陷入发展困境.有必要遵循生产者责任延伸制度的原则,积极鼓励扩大生产者的参与,从产品设计和废弃产品回收的逆向物流两方面提高回收利用系统的效率.同时,合理规划再生处理设施的区位和处理规模,需要根据区域和产品特点,对现有预测方法进行优化调整.     

基于灰色系统理论的新疆水果产量预测

水果产业的发展具有明显的动态特征和不确定性,这符合灰色系统的特点。应用灰色系统理论对新疆2005年到2011年的水果产量进行分析,建立了水果产量预测的GM(1,1)灰度模型。结果表明,所建模型有较高的预测精度,基于模型所作的新疆近期水果产量的预测可供制定新疆水果产业发展计划提供参考。     

残差修正之灰色模型应用于财务比率预测

本文以制造业上市的两家公司为研究对象．选取十五项财务比率为财务绩效指标．以灰色预测模型进行财务比率分析。为了提高模型预测的准确度,本文使用马尔可夫残差修正灰色预测模型．以此更准确地预测企业的财务比率．提供拟定营运策略及一般大众决定投资评估参考,进而与传统时间数列法、指数平滑法做比较,得知何种方法可提供较准确的财务比率预测,以备管理者制定公司未来营运计划。     

电力需求侧管理

曾经发生的加州电力市场危机、北美大停电及相继的停电事故,以及我国2004年夏天的严重电力短缺,这些现象是更体现了电力需求侧管理的重要性。电力需求侧管理的时候,不仅要重视DSM的长效机制,还要重视短期负荷响应。为了建立DSM的长效机制,①、要做到电价合理化,电与其他能源的比价合理化;②、要建立激励机制;③、筹集必要的资金;④、建立节能机制;⑤、要搞好综合资源规划。灰色GM（1,1）模型是一种较有效的用电量预测模型,灰色系统理论是80年代初由我国著名学者邓聚龙教授提出的。它把一般系统论、信息论、控制论的观点和方法延伸到社会、经济、生态等抽象系统,并结合数学方法,发展成为一套解决信息不完备系统即灰色系统的理论和方法。它对未来的研究具有重要意义。目前,应用于电量预测的模型很多,本文立足于基本模型,在具体应用时,还要依据电量实际的发展规律来选定特定的模型。本文论述了灰色模型的可行性,通过实例计算和误差分析看到模型的建立是正确的、合理的。     

我国上市科技型企业财务危机预警模型研究——基于logistic回归模型的实证分析

文章以100家上市科技型企业作为研究样本,采用SPSS统计分析软件中的Logistic回归分析,建立了我国上市科技型企业财务危机预警的Logistic回归模型。模型的综合预测正确率在违约前两年达到83%,违约前3年达到81%;实证研究表明,模型对预测样本的预测正确率还是令人满意的。     

河北省粮食产量预测新法探析

粮食安全对中国来说是一个重大的战略问题,是历届政府的工作重点。目前在粮食产量预测上,理论界和实践中均采用预测精度不高的单一方法,这在一定程度上影响了粮食工作的正常开展。为了提高预算精度,应采用回归和马尔可夫联合模型的方法。实践证明:采用此联合模型的方法,其预测值尤为符合实际产量。     

赣州市城市建设用地需求预测分析

本文以赣州市2004～2009年这6年间的城市建设用地相关数据为基础,在土地利用现状分析的基础上,采用总量预测和分解预测的方法,运用灰色GM(1,1)预测模型来预测赣州市区未来十年建设用地总量的需求变化情况以及各功能区用地的变化趋势,以便为赣州市相关土地管理部门制定城市土地利用规划提供参考依据。     

基于BP神经网络的安徽省物流需求预测研究

利用BP神经网络构建安徽省物流需求预测模型,在初步确定了预测模型的输入指标和输出指标后,通过灰关联分析,验证了两者之间的强关联性。借助MATLAB7.0软件实现了神经网络预测模型的建立,该模型揭示了输入指标与物流需求量指标之间的非线性映射关系。对训练好的网络进行仿真预测,预测精度较高,说明基于BP神经网络的物流需求预测模型是有效的。