基于BP神经网络的中小企业信用评价模型研究

本文在分析中小企业信用评价的基础上,选用了由范柏乃、朱文斌建立的中小企业信用评价指标体系,并在此基础上建立了基于BP神经网络的三层神经网络模型。该模型运用人工神经网络的理论和方法,可以根据已知数据预测中小企业的信用。并结合实际情况,利用MATLAB预测了兰州某中小企业的信用。     

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。     

鱼刺图风险识别模型在工程项目中的应用

风险识别是项目风险管理的关键,直接影响风险管理的风险评估、风险评价和风险应对措施等技术.本文分析了工程项目风险的主要来源;结合工程项目管理中风险识别的特点,提出了基于鱼刺图的风险识别模型.本技术为工程项目高效而准确地识别项目风险奠定了基础,初步解决了工程项目中的风险识别[1-3]的问题.     

P2P网络借贷平台风险预警研究

近年来,网贷平台因其脆弱的风控能力及较强的借贷风险正逐渐成为金融体系内不容忽视的风险诱发源头,因此建立风险预警机制对网贷平台风险进行监测,促进网贷平台行业良性发展显得尤为重要。本文以50家P2P网贷平台为样本构建了P2P网络借贷风险预警指标体系,利用主成分分析法测度风险综合值,并以BP神经网络为基础建立了网络借贷平台的风险预警模型,通过对比分析实际输出结果和期望输出结果来评价利用神经网络进行风险预警的准确率。最后有针对地提出P2P网络借贷风险预警的对策建议。     

商业银行区域风险评级与信贷管理研究

本文从风险管理的视角对商业银行区域风险评级进行分析,采用统计计量方法筛选风险评价指标并估计指标权重,建立了一套比较完整的区域风险评价体系;根据所构建的模型,对样本大型商业银行在不同省市经营的分行进行区域风险评级;在此基础上,对区域风险评级在银行信贷管理中的应用问题进行了探讨。     

基于Hopfield神经网络的信用风险评价模型及其应用

为克服商业银行信用风险评价中所遇到的模糊综合评判失效及警限确定的难题,通过能量极小点的设计,利用Hopfield神经网络记忆与联想功能,建立基于Hopfield神经网络的风险评价模型。将其应用于信用风险评价,网络运行结果可以反映信用风险的当前状态。研究还表明,该模型能在一定程度上反映样本数据的数字特征,适合于信用风险的评价,但其评价能力受记忆容量及样本差异的影响。     

中国商业银行风险预警系统的构建及研究

由于商业银行风险对宏观经济的广泛影响,近年来不少国家都投入了大量资金和人力来研究商业银行风险的监测和预警问题。银行风险早期预警系统的设计大致可归纳为三种方法：（1）专家打分法。最简单且易于操作的模型之一是加权评分模型。（2）数理分析法。该类方法根据历史上各个风险状态下某些经济指标的表现,制定一套指标体系,通过建立数理模型对这套指标的现状进行综合评价。（3）神经网络法。将人工神经网络（ANN,Artificial Neural Networks）应用于金融风险预警系统。     

论模糊综合评价法在工程项目风险管理中的应用

工程项目风险管理是复杂的系统工程,而模糊综合评价法能对多风险因素进行定量评价与决策。本文就模糊综合评价法在工程项目风险管理中的应用进行了较为系统的阐述。     

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。     

电力企业融资风险评价

本文运用VaR(Value at Risk)方法对风险进行评价,然后结合模糊综合评价法建立了基于VaR的风险评价模型,最后以大唐微水发电厂扩建工程为例进行风险评价,验证了该模型的可行性。     

资本市场系统风险评估模型及其实证应用

本文在提出更全面和更具操作性的系统风险定义基础上,借鉴综合评价法及神经网络等方法,构建了一套适用于系统风险状态评估的模型体系。进而运用此模型对我国资本市场2001年第一季度至2009年第一季度的系统风险状态进行了实证研究,并在综合分析基础上指出我国资本市场建设若能得到持续、稳步推进,则2009年市场将有望维持在较低的系统风险状态。     

基于二阶随机占优的DEA模型在基金业绩评价中的应用

传统的基于DEA模型的基金绩效评价方法只是从基金自身的角度,根据相对市场表现去评价优劣,并没有从投资者——评价主体的角度去考虑,忽略了投资者的风险偏好这一重要因素。在当今全球金融危机的影响下基金业绩的评价过程中,风险更应该值得去关注,为此本文引入了随机占优的方法,随机占优并不需要对投资者的风险偏好做太多的假设,对于所有的理性投资者都适用。本文将通过建立一个基于二阶随机占优的DEA模型,从投资者的角度去更有效全面地评价基金的经营业绩。     

反洗钱激励与风险为本方法的应用研究

本文首先运用博弈论分析了反洗钱激励与风险为本的关系,提出监管机构在建立完善约束机制后,应建立适当的激励机制,监管机构应对金融机构履行反洗钱义务情况进行有效分类,根据分类情况进行风险评估,以确定监管资源的投入,这些结论与风险为本的反洗钱监管要求相一致。在此基础上,本文构建了金融机构反洗钱风险等级评价体系,并设计了模糊评价模型,提出了具体的应对措施。     

政策性银行的信息科技风险管理评价方法研究

随着政策性银行业务的不断扩展,信息科技对推动政策性银行健康发展的支撑作用日益显现,但伴随而来的信息科技风险也越来越显著,亟需建立科学的信息科技风险管理评价体系。本文首先根据国内政策性银行信息科技风险的特点,对《商业银行信息科技风险管理指引》中的相关评价指标进行了调整,构建了针对我国政策性银行的信息科技风险管理评价体系;在此基础上,利用熵权法确定各评价指标的权重,结合模糊综合评判确定信息科技风险评价等级,构建了政策性银行信息科技风险管理评价模型;最后,以某政策性银行为例,对文中构建的熵权—模糊综合评判价模型进行了应用,并针对模型应用发现的问题提出了相应的政策建议。     

神经网络技术在客户信用评价中的应用

本文采用科学计算模型的方法实现了客户信用评价。该模型主要利用神经网络的反向传播(Back Propagation,简称BP)算法和收敛速度快、诊断正确的特点,建立了一个适合于企业客户信用评价的通用模型。同时对客户信用评价中的评价指标参数选择、数据收集与处理、构造BP网络模型以及BP网络计算进行了重点探讨。     

基于现金流信息结构的企业组织循环效率评价的神经网络模型

本文运用组织循环理论,在分析企业组织循环效率与现金流信息结构相关关系的基础上,从理论和实证两个方面,提出对企业组织循环效率具有显著表征能力的现金流类财务指标,并据此构建基于现金流信息结构的企业组织循环效率评价的神经网络模型,力图解决评价模型在实践操作层面上的应用问题,从而为企业风险预警管理和投资者投资决策提供参考依据。     

基于混合神经网络模型的国别风险评估研究

本文基于计量分析处理多指标数据的优势,结合神经网络最优化模型解的特点,构建了评估和预测国别风险的混合神经网络模型。其中相关性分析和Logit回归分析的结果显示,预测国别风险的两个重要指标是商业自由度(EBI)和外汇储备总额与外债总额之比(RED);运用两个指标进行预测,多元感知器神经网络模型的预测准确度达到了100%,与其可相互替代的概率神经网络预测模型的准确度达到了90.91%。两个模型的预测结果相互支撑和验证,在一定程度上证明了混合神经网络模型在国别风险预测上具有较强的适用性和可信性。     

我国P2P信用风险度量研究

互联网金融中以P2P借贷最具有代表性,其原理是依托互联网将零散的资金汇集起来用于投资。由于依托互联网的原因,P2P实际运营风险也很难进行度量及管控,主要体现为信用风险、流通性风险、技术风险以及市场风险等。本文利用CRITRI算法的基本思路来确定评价指标的两个客观权数,一是对比强度,二是评价指标之间的冲突性来建立P2P信用风险度量模型,并根据此模型对目前金融市场上的一些主要的针对中小企业的贷款P2P网贷平台进行了信用风险评价。     

基于功效系数法的超市企业财务危机预警分析

财务危机是指企业明显无力按时偿还到期的无争议的债务的困难与危机,企业管理者可以通过建立财务危机预警系统对财务危机的出现进行预测,发现企业的潜在财务危机,并根据企业生产经营状况及时进行调整,避免企业受到不必要的损失。本文在利用变异系数法确定指标权重的基础上,运用改进的功效系数法建立评价模型,对7家上市超市企业2010-2012年的财务风险状况作出分析评价。     

基于功效系数法的超市企业财务危机预警分析

财务危机是指企业明显无力按时偿还到期的无争议的债务的困难与危机,企业管理者可以通过建立财务危机预警系统对财务危机的出现进行预测,发现企业的潜在财务危机,并根据企业生产经营状况及时进行调整,避免企业受到不必要的损失。本文在利用变异系数法确定指标权重的基础上,运用改进的功效系数法建立评价模型,对7家上市超市企业2010-2012年的财务风险状况作出分析评价。