基于CHAID算法和贝叶斯网络的基金风险预警研究

随着基金业的迅猛发展,其风险日益突出,对基金业实行适当的风险监管显得尤为重要,这其中离不开风险预警模型的参与。研究发现目前金融预警模型主要针对宏观金融风险、银行业风险和企业财务风险等,对基金业风险预警模型的研究存在不足。同时,金融时间序列尖峰厚尾的特征也并不完全满足传统的参数检验方法。正是如此,文章采用CHAID和贝叶斯网络方法构建基金的风险预警模型,在CHAID的基金风险预警模型中,预测准确率约为0.766;而在贝叶斯网络的基金风险预警模型中,最优的预测准确率约为0.841。研究发现,不同的基金风险预警模型检出准确率会有所差别。因此,综合运用各个基金预警模型并进行定期调整是非常必要的。     

财务风险预警在并购中的应用

并购中会碰到各种风险,其中又以财务风险最为关键。在并购中建立财务风险预警体系,以防范和化解财务风险,帮助企业管理者在并购过程中作出合理的决策,以达到降低财务风险的目的。     

数据挖掘技术在电信CRM中的应用

随着我国电信行业的多次分拆和重组,以及国外电信企业的不断渗透,行业的竞争不断加剧.竞争的焦点是客户,谁能拥有更多的客户,谁能在客户身上得到更多的收入,谁就能在这场竞争中掌握先机.     

数据挖掘在财务风险预警系统中的应用

传统的财务风险预警系统一般是通过财务指标来实现的。也有学者引入了人工神经网络进行财务风险的预测,在进行财务风险预警指标的选取中,仍然是采用财务指标。虽然传统的财：务风险预警系统能够对企业财务风险起到一定的警示作用,但也存在着不足。一是由于财务方面的问题所直接导致,二是传统的财务指标分析都是基于历史数据、基本的回归分析的预测中,     

程控交换技术在电信网络中的应用

文章介绍了程控交换技术在电信业务网中的应用和各个交换模块功能的开发实现过程,探讨了其实现业务数据程控处理的思路、实现过程和程序执行操作过程,将程控交换技术的业务逻辑包含在模块内部,与"电信业务网"的祸合度降到最低。     

事例式推理物流组织网络风险预警模型构建

采用最为广泛运用的BP多层前馈型人工神经网络模型与专家系统(Es)相结合的方法,实现物流组织网络风险预警系统建模.     

大数据背景下人工智能在企业财务风险预警中的应用

步入人工智能时代后,企业财务管理工作也随之发生了巨大变化。在面对庞大的财务数据时,若是继续沿用人工方式进行分析,必然是难以满足财务风险预警要求的,在此大背景下引入人工智能技术是有必要性的。通过人工智能技术的应用,可使得企业大幅提升财务数据处理效率,及时发现财务风险,为风险预警与防控做好铺垫。本文主要探讨企业财务风险预警工作开展过程中,如何将人工智能技术的价值充分体现出来,以期可为相关企业提供有效参考。     

BP网络模型在财务危机预警中的应用

本文运用因子分析方法和BP网络模型对我国上市公司的财务危机进行了预测,通过分析发现总资产报酬率、现金债务总额比率等12个财务指标对上市公司财务危机有着显著的预示效应.就判别正确率而言,前三年财务数据对上市公司财务危机的预测准确率均在65%以上,其中前两年财务数据的预测准确率均在85%以上.     

BP网络模型在财务危机预警中的应用

本文运用因子分析方法和BP网络模型对我国上市公司的财务危机进行了预测,通过分析发现总资产报酬率、现金债务总额比率等12个财务指标对上市公司财务危机有着显著的预示效应。就判别正确率而言,前三年财务数据对上市公司财务危机的预测准确率均在65%以上,其中前两年财务数据的预测准确率均在85%以上。     

基于港口供应链的风险预警与实证探究

首先分析了供应链风险预警和港口供应链问题,并以SCOR模型为基础结合统计实证构建了港口供应链的风险预警指标体系,并基于Hallikas的供应链风险双因素框架建立了双因素评估模型,最后就青岛港前港公司矿石供应链进行了实证检验,得出其供应链风险等级状况。     

BP神经网络在项目投资风险分析中的应用

影响项目投资经济效益评价指标的参数很多,这些参数均具有一定的不确定性.由于各参数的不确定性,其项目投资经济效益评价指标值也是不确定的,因此,对投资项目所做的经济效益评价结论必将带有风险.在经济评价工作中,应当对这种风险作出合理的量化分析和估算,以了解项目的风险承受能力,并尽可能采取措施回避风险.本文共搜集了10个相似投资项目,根据BP神经网络工作原理筛选确定了6个影响和制约项目投资因素的指标作为神经网络的输入变量,并提出了基于BP神经网络的项目投资风险分析模型;其中7个投资项目作为训练样本,2个作为检测实例,最后一个进行敏感性分析.经过测算,其精度完全可以满足实际项目投资风险分析的需要.因此,神经网络在这方面有很好的应用前景.     

数据挖掘应用性的研究

随着信息技术的高速发展,人们积累的数据量急剧增长,如何从海量的数据中提取有用的知识成为当务之急。数据挖掘就是为顺应这种需要应运而生发展起来的数据处理技术。数据挖掘(Data Mining)是从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中挖掘有趣知识的过程。数据挖掘算法和可视化工具适用于挖掘数据中的重要模式,并且提供有价值的预测,它是当代人工智能、统计学等技术在数据库领域中的应用。     

企业财务风险预警指标体系构建研究

本文以现有财务管理、财务预警系统理论和实践研究为基础,从筹资风险、投资风险、经营风险和收益分配风险四个方面建立财务风险预警指标体系,最后通过使用层次分析法、综合功效系数法等技术,设计了一套初级的企业财务风险预警模型。本文以我国深市所有石油上市公司为研究样本,有一定的实际价值。     

中国期货市场逼仓风险预警模型研究

围绕中国期货市场的逼仓风险预警,选取期货价格波动率、持仓量波动率和收益率三个指标,通过函数加权得到了一个综合衡量逼仓风险的信号值,并建立了预警期货市场逼仓风险的模型。以大连商品交易所的豆粕m0409合约的243个交易数据为总样本,举例说明了模型的求解过程和运用效果;并通过郑州商品交易所强麦Ws709合约数据,证明了该预警模型的有效性。     

数据挖掘技术在企业市场营销中的应用

本文论述了神经网络、决策树、聚类分析等挖掘技术在某电信增值业务提供商的市场营销中的实际应用情况及所取得的效果。     

基于人工免疫的乳品供应链质量安全风险预警研究

针对日益凸显的乳品质量安全问题,建立及时有效的乳品预警机制已经变得至关重要。文中从供应链的角度构建乳品质量安全风险指标体系。结合人工免疫及负选择算法并加以改进,建立基于人工免疫的乳品质量安全风险模型,并对某乳品企业的乳品质量安全风险进行了预警分析。研究结果表明文中建立的乳品质量安全风险预警模型能够定量分析乳品质量安全状态并有效预警,为实施乳品安全供应链监管提供了新思路和方法。     

浅谈Web数据挖掘技术在网络教育中的应用

本文主要介绍Web数据挖掘技术的相关知识及应用,并重点对Web数据挖掘技术与网络教育中主要对象即学生、教师、学校三者之间的相关挖掘应用进行了一些分析和探讨,对提升高校的网络教育管理与决策水平,营造一个现代化的、数字化学习环境,充分发挥Web数据挖掘在网络教育中的作用。     

数据挖掘在信用风险管理中的应用

本文详细分析了在现代信用风险管理中不同方法对数据质量的要求,并在此基础上提出采用数据挖掘方法改进数据质量、提高计算精度的建议,供我国金融机构信用风险管理之借鉴。     

数据挖掘在航空发动机状态判别中的应用

为了挖掘隐藏在飞参数据背后的信息知识,应用数据挖掘技术对航空发动机健康状态进行判别研究。利用飞参数据中与发动机健康状态相关的九个参数和典型的故障数据,分别建立了神经网络和决策树模型,通过结果的比较,确定了最佳分类预测模型。