基于SVN的版本控制方案研究与比较

版本控制系统最初是用来管理软件开发过程中的程序源代码以及系统分析、设计报告等项目文档的应用软件系统。它将正在进行的工作任务集中管理在统一的版本仓库中，团队成员可以方便地从版本仓库获取各个历史版本以及最新版本的项目文档副本，并且可以随时向版本仓库提交最新的工作成果。     

基于卡尔曼滤波算法的上证50指数预测

本文基于ARMA模型构建卡尔曼滤波算法的线性状态空间模型,然后利用ARMA模型的卡尔曼滤波算法来预测上证50指数,并且将预测结果与基于ARMA模型的预测结果进行了比较,结果表明,结合了ARMA模型的卡尔曼滤波算法的预测准确度为52.1%,明显优于单纯的ARMA模型。     

闭区间上连续函数的代数多项式逼近

根据内积空间的向量平行理论，引入了一个以未知多项式的系数为自变量的多元函数，称之为Cauchy函数，从此函数得到的线性方程组的解即为逼近函数的系数。本文主要给出了逼近闭区间上连续函数的代数多项式逼近的新算法.     

基于PSO-SVR的期货价格预测

本文建立基于粒子群优化（PSO）的支持向量机（SVR）,实现对期货价格的有效预测。首先选取代表性的技术指标、收盘价和成交量作为样本特征集,以下一时刻的收盘价作为输出变量。然后通过粒子群优化算法寻找最优的惩罚因子和RBF函数的宽度参数,在此基础上建立支持向量机模型,并用样本集进行训练。最终仿真结果显示基于粒子群算法的支持向量机模型具有学习精度高、泛化能力较强的性质,可用于期货价格的短期预测。     

基于集成算法的信用债违约预测模型及其影响因素研究

本文选取2014—2021年的信用债作为研究对象，以单一算法（逻辑回归、高斯朴素贝叶斯、支持向量机和伯努利朴素贝叶斯）分别构建Bagging和Stacking集成学习模型，并将其与单一算法以及传统方法（KMV模型）进行对比，探讨如何提高信用债违约预测精度，证明Bagging集成算法的可靠性，还通过SHAP可解释算法研究信用债违约中的重要指标。实证结果显示，四种单一机器学习模型在预测准确率上优于传统KMV模型；进一步对机器学习模型进行集成，发现同质集成算法在提高预测性能方面不如异质集成算法，且Bagging异质集成算法的预测准确率优于Stacking异质集成算法。将性能最好的Bagging异质集成算法与SHAP可解释算法结合，得到对识别信用债违约具有重要价值的9个指标，分别是违约前债项评级、违约前主体评级、交易所、净资产收益率、债券类型、企业性质、财务费用、总资产增长率以及第一大股东持股比例，关键指标的识别对信用债违约预测具有指导意义。     

用VSS和SAW构建集中文档配置管理

在银行内部，电子文档大都分散保存于各个职员的PC上。需要使用时常常出现不记得保存在那个文件夹下，即使找到了也不知道是不是最新版本，需要保存时不知道应该归档在哪个文件夹等情况。这种分散、混乱的文档管理模式与现代商业银行风险控制原则是相背离的，所以构建文档配置管理机制势在必行。     

基于人工鱼群算法的中小企业信贷风险评估模型

随着经济的发展,中小企业已成为国民经济的重要组成部分,在促进就业、稳定社会、活跃经济等方面发挥着重要作用。近些年来,中小企业信贷业务日益引起各商业银行的重视。如何在促进中小企业信贷业务的同时加强风险防范是一个急需解决的问题．但目前的风险评估模型都有一定的不足。针对这个问题．本文提出了一种基于人工鱼群算法的中小企业信贷风险评估模型。首先构造融合多特征信息的中小企业向量空间模型．该模型能较好地反应中小企业的实际经营情况：其次构造中小企业风险级别识别模型,并通过鱼群仿生算法寻找模型参数的最优解。该模型可以较好地处理中小企业风险级别的识别．同时保证较快的收敛速度,从而达到防范信贷风险的目的。     

基于我国国债回购市场的利率预期理论检验

本文在给出利率期限结构预期假说的定义及其推论的基础上，利用单位根和协整检验方法对上交所国债回购市场的利率数据进行了检验，结果表明国债回购利率序列均为一阶单整，由各个国债回购利率所构成的利率系统仅由一个共同的随机趋势驱动，因此得出利率预期假说在我国国债回购市场是有效的结论。本文利用向量误差修正模型对各个国债回购利率的估计结果进一步验证了这一点。     

沪深300股指期货最优套期保值绩效研究

本文基于沪深300股指期货真实数据,选取沪深300指数作为现货数据,用普通最小二乘法模型(OLS)、双变量向量自回归模型(B-VAR)、向量误差修正模型(ECM),以及广义自回归条件异方差模型(EC-GARCH)分别进行最优套期保值比率估计,并且比较了不同模型的套期保值绩效,认为ECM模型套期保值绩效最优。     

沪深300股指期货最优套期保值绩效研究

本文基于沪深300股指期货真实数据,选取沪深300指数作为现货数据,用普通最小二乘法模型(OLS)、双变量向量自回归模型(B-VAR)、向量误差修正模型(ECM),以及广义自回归条件异方差模型(EC-GARCH)分别进行最优套期保值比率估计,并且比较了不同模型的套期保值绩效,认为ECM模型套期保值绩效最优。     

利用按键精灵批量解析公文格式文档

正北京某公司开发的书生公文格式(以.GD为后缀)在无纸办公领域获得了广泛应用,如人民银行系统便用它作为公文的标准格式。笔者所在的单位在建立全文检索系统时,须解析各类文档内容,即在各种电子文档中抽取其纯文本,存放于数据库以便按内容进行搜索。PDF,DOC,XLS等格式的文档都能在网上找到解析程序,唯独GD格式文档没有现成的解析办法。欲将GD文档转换为TXT文档,最简单的办法是直接使用书生阅读器(sursenreader.exe),在其操作界面     

试论我国商业银行信贷风险预警系统的建立

信贷风险是商业银行所有业务风险中最主要的风险，有效防控风险的前提是进行准确的风险识别．做出合理的风险分析并及时预警。本文借鉴国内外商业银行信贷风险防范的经验与成果，针对国内商业银行经营管理模式和经营环境．提出适应本国银行发展需求的、以核心指标和辅助指标构成的信贷风险预警指标体系．拟采用层次分析法(AHP)和本征向量法(TE)作为构建风险预警模型的算法，建立适应国情并且顺应现代化银行发展趋势的新型商业银行信贷风险预警系统。通过构建商业银行信贷风险预警系统对信贷风险进行监测和分析．将有效控制和降低信贷风险。     

用于宏观经济预测的VAR、BVAR和VARMA模型的对比

向量自回归模型（VARMA）是宏观经济学家常用的一种方法。对于处理短期的宏观经济变量,贝叶斯向量自回归{BVAR}模型目前又在欧美比较流行。并且随着一些计算及计量软件的发展,VARMA方法也逐渐走入宏观经济学家的视野。本文用1985-2008年间GDP增长率,消费者物价指数和年利率,分别拟合这三种模型,通过比较它们的预测结果,得出结论,并给出建议。     

我国价格指数体系研究

价格指数体系是国民经济核算的重要内容。各个价格指标的绝对水平在官方使用频率比较多,但是各个指标之间的联系也同样十分重要,也同样蕴含着大量有价值的信息。本文运用向量自回归模型,对我国目前比较有代表性的8个价格指数的内在联系和相互影响作了比较深入的分析。发现各个价格指数之间确实存在着多种相互影响的关系,同时这种关系还伴随着时滞性的特点。     

管理层语调视角下的上市公司财务风险预警 ——基于FA-SVM模型的研究

为了解决现有财务风险预警模型中指标大量冗余相关性高、实时分析能力差以及忽略财务文本信息的问题,提出一种管理层语调视角下的财务风险预警模型.选取2016—2020年276家上市公司作为研究样本,从五个维度筛选了财务数据指标后,对企业财务年报中的前瞻性信息进行中文分词处理并根据常用情感词典计算其语调,并加入财务指标,利用因子分析降维,消除指标冗余和其间的相关性,提取出少量共性因子,最后采用支持向量机构建风险预警模型.结果表明,五维指标体系与因子分析所得的共性因子具有较强的一致性,证明了因子分析的经济意义可解释性.同时,结合财务文本信息可以有效提高财务风险预测的准确率,验证了财务文本对风险预警模型的有效性.     

P2P网贷平台借款人信用风险评估模型适应性研究

本文对比分析了基于Logistic回归、决策树、随机森林、支持向量机和神经网络的个人信用风险评估模型,并在此基础上提出了采用4种机器学习算法综合筛选重要变量再建立Logistic回归模型的两阶段组合模型。应用这一模型对"人人贷"平台借款人数据进行实证研究。结果表明:该模型相较于Logistic回归模型有着更高的精确度,克服了数据维度及定性变量数量的限制,而且提高了单一机器学习算法的指标解释能力,说明基于机器学习算法的Logistic回归模型对P2P网贷平台的借款人信用风险评估有更好的适应性。     

我国农村金融发展与农村居民生活水平关系研究

本文利用1981—2009年的时间序列数据，通过向量自回归（VAR）模型对农村金融发展与农村居民生活水平的关系进行了实证分析。结果显示：农村金融深化程度的提高有助于改善农村居民生活水平，农村金融中介效率的提升在短期内促进农村居民生活水平的提高，长期却有一定程度的抑制作用。结合实际对实证结果进行了分析，并且提出了相关政策建议。     

浅谈生成式人工智能在保险行业的应用

<正>一、生成式人工智能的发展历程及现状生成式人工智能（AIGC,Artificial Intelligence Generated Content）是指基于数据，用算法、模型、规则生成文本、图片、声音、视频、代码等内容的技术，最具代表性的产品是Open AI公司的Chat GPT。2022年末，Open AI推出了全新的文本对话式通用人工智能工具——Chat GPT，它表现出了惊人的语言理解、对话生成、知识推理能力，可以很好地理解用户意图，做到有效的多轮沟通，     

闭区间上连续函数的代数多项式逼近

根据内积空间的向量平行理论,引入了一个以来知多项式的系数为自变量的多元函数,称之为Cauchy函数,从此函数得到的线性方程组的解即为逼近函数的系数.本文主要给出了逼近闭区间上连续函数的代数多项式逼近的新算法.     

基于网络搜索数据的平遥旅游客流量预测分析

本文基于百度指数进行旅游关键词的挖掘,运用决策树、bagging、随机森林和支持向量机四种算法模型对旅游关键词与平遥古城游客流量关系进行分析,并比较了各模型的拟合度、稳定性及预测效果。实证研究发现,随机森林模型稳定性最好,SVM模型拟合和预测效果最好,因此SVM模型可以作为最终的平遥古城客流量预测模型。