浅析股指期货预测的意义与方法

金融是现代经济的核心,而金融衍生品的出现在20世纪80年代左右。股指期货作为重要的金融衍生品之一在金融市场中具有不可忽视的影响。但其规范性仍然有待提高。尽管其发展最晚,但无疑是最成功的。随着金融市场的不断发展,对于股指期货的预测变得十分必要。与此同时,伴随着市场需求,包括神经网络和支持向量机在内的多种金融预测工具被广泛应用在其预测中。     

我国房地产市场景气状况的宏观影响因素研究

我国房地产市场作为一个复杂的经济系统,使用非线性人工智能方法对其进行研究具有显著的优越性。本文通过将宏观经济指标数据指标作为输入变量,使用神经网络结合基因搜索算法进行训练与模拟,得出了主要经济指标房地产市的场影响程度排序,并得出了外汇储备规模的变动已成为影响房地产景气程度的重要影响因素这一结论。     

从BP危机处理看“全媒体时代”的企业危机公关

企业在成长过程中会遭遇种种危机,危机已经成为企业的常态。进入＂全媒体时代＂给企业的危机公关能力提出了新的挑战。文章结合BP对墨西哥漏油事故的危机公关处理过程,探讨了企业主动告知和健全危机公关制度和体系的重要性,以及告知方式的选择和技巧;强调了危机公关处理的三个原则,即competent（胜任）、confident（自信）以及compassionate（富有同情心）;同时建议企业重视对新媒体的应用,倾听消费者和网民的声音和诉求,并加强网络舆情的疏导。突发危机中止以后,企业危机公关并没有结束,还需要耐心地进行企业形象恢复和品牌形象重塑。文章对此给出了具体建议。     

2010年国际大石油公司经营状况与发展动向

随着世界经济缓慢复苏,全球石油需求增长,油气价格大幅上涨,2010年国际大石油公司经营业绩大幅提升。除BP公司因墨西哥湾漏油事件出现亏损以外,埃克森美孚、壳牌、雪佛龙和道达尔4家公司合计净利润为836．25亿美元,同比增长55％。5家公司合计油气产量为1652．5万桶油当量／日,同比增长4．6％,天然气产量增长成为带动油气产量增长的主要因素。多数公司原油加工量和油品销量有所增加,抵消了下游资产重组带来的负面影响。各大石油公司重新审视自身的发展方式,不再过度追求规模扩张和快速发展,更加注重股东价值的长期增长;加大投资力度,进一步提高上游投资比例;积极构建新的油气战略接替,营造下一代核心资产,将资源接替的重点转向非常规油气资源项目;加大资产管理力度,优化资源配置,释放资产潜在价值;有选择地发展新能源和可再生能源业务。     

基于灰色—BP神经网络耦合模型的杨凌示范区建设用地规模预测

建设用地是一个地区发展的重要物质载体,合理确定建设用地规模是地区理性发展和土地利用管理的重要依据。以杨凌示范区1997-2008年社会经济数据和建设用地数据为基础,运用Pearson相关分析确定了建设用地规模变化驱动因子,通过GM（1,1）模型预测出各驱动因子2009-2015年的数值。以1997-2008年建设用地规模及驱动因子数据为基础运用误差反向传递学习算法对神经网络进行训练,预测出了杨凌示范区2009-2015年的建设用地规模。     

基于BP神经网络的农村饮用水水源地水质评价

通过构建BP人工神经网络模型,进行训练识别,应用于评价水源地水质。结果表明：基于BP人工神经网络的农村饮用水水源地水质评价能够改善其他水源地水质评价方法带来的不足,较好地改善评价对全局性的寻优能力,做到合理全面地评价水源地水质。同时,模型反映出了水源地水质变化的复杂性和可模拟性,提高了对水源地水质评价的可靠性和有效性。     

基于BP神经网络的情景教学效果评价

目前高职教学要求课堂实施“教、学、做”一体的教学模式,而在这一模式下必须打破传统的教学方法,大多采用情景教学法进行教学。为检验情景教学法的教学效果,本文利用BP神经网络的自适应和自学习功能,提出一种基于BP神经网络的情景教学效果评价模型,并选取若干教师应用此模型,对其原有的情景教学质量数据进行了测试,结果表明,利用该模型进行情景教学质量评价较为客观合理。     

基于贝叶斯神经网络的智能诊断系统

模型复杂度是制约智能诊断系统的瓶颈,利用贝叶斯网络为扩展神经网络提供了新的思路。融入模型的先验知识,与观察到的数据样本相结合,来进行后验概率的贝叶斯推理。使用马尔科夫链蒙特卡洛方法以获得模型参数的后验分布,实现了对神经网络模型中不同部分复杂度的近制,并在实验中得到证实。     

BP网络在商品房价格预估中的应用

对于商品房的价格因素,首先包括其成本价,其次是开发商的利益和政府的规费,还有市场供求关系、百姓的收入水平高低、市场的竞争。利用神经网络来处理各种价格因素对商品房价格进行预测不失是一种可行的方法,BP算法具有算法简单、易于实现等特点,通过实验证明,BP网络的预测结果准确,使用方便,是一种优良的商品房价格预测方法。     

金融安全预警系统的建模与实证研究:基于中国数据的检验北大核心CSSCI

金融危机的突发性、破坏性等特点要求我们将应对金融危机的重点放在对危机的预见上,金融安全的监测和预警要比危机发生后的处理更为重要。在对金融安全内涵剖析的基础上,作者根据我国在开放条件下所面临的金融安全形势,构建了涵盖开放条件下影响我国金融安全的内部与外部各种因素的预警系统,并利用神经网络对金融安全预警系统进行建模,以1996～2014年的相关数据为基础,对模型进行仿真和验证,并运用所构建的预警系统对2015年中国金融安全状态进行了综合判断。结果预估2015年我国金融系统基本安全,短期经济失速的可能性较小,深层次的结构性转型和优化将为未来经济和金融发展注入更多内生增长动力,但同时需要重点防范由信贷资本投资额削减及地方债务问题所带来的潜在金融风险。