对个体风险决策进行概率逻辑解析的意义

做出正确的决策选择需要科学、合理的方法。个体风险决策的传统研究方法有数学解析法和哲学思辨法。但是每一种方法都存在局限性。而这些局限性主要来源于人的主体性和差异性，而体现在使用方法上，主要是概率和偏好的合理性问题。对个体风险决策进行概率逻辑解析正是从概率、偏好入手，通过优化具体的方法进而优化决策的合理性，具有重要的指导意义。     

基于PCA-BP-GA的BOT项目风险预测研究

由于BOT项目本身的长期性和复杂性,所以在BOT项目实施前需要准确科学的预测出所面临的风险大小。针对BOT项目风险影响因素众多的问题,先利用主成分分析法进行降维,然后利用遗传算法找出BP神经网络的最优全值阈值,建立了PCAGA-BP BOT项目风险预测模型。同时将以往的BOT项目数据作为学习样本,对BOT项目风险进行预测,并利用某地污水厂的例子进行验证,说明此模型对实际工程的科学指导性。     

基于BP神经网络模型的偿付能力预警机制研究——以平安人寿为例

一、引言 随着“偿二代”监管体系于2016年正式实施,在新的监管标准下,部分寿险公司偿付能力不足的状况得以改善。然而,在偿付能力预警机制方面,监管者尚存在缺位现象,为此国内外学者在寿险公司偿付能力预警机制和预警模型方面有过诸多研究。     

概率理论在司法证明中的适用(上)——概率理论适用于司法证明的理论基础

事物是确定的,认识是相对的,这决定了以还原过去案件事实真相为己任的司法证明活动只能达到一个盖然性认知,而概率理论正是研究不确定现象的学科,盖然性架起了概率理论适用于司法证明领域的桥梁。从上世纪新证据学兴起至今,关于概率理论在司法证明领域的适用问题就成为学者们经久不衰的争论热点,遗憾的是学界相关的理论建树并未跟上概率普遍应用于司法证明的实践步伐,导致概率的适用经常陷入一些不必要的误区,适用的合理性也不断遭到质疑。     

我国上市公司财务失败划分标准合理性的探讨——以上证、深证20家上市公司为例

证券市场是一个充满信息的市场,上市公司的财务信息对投资者的投资决策起着举足轻重的影响。然而我国金融监管机构划分正常上市公司与ST上市公司方法单一不够合理。本文首先选取了经营较好的10家上市公司做样本,利用综合和评分法确定七大财务指标,再利用主成分分析方法确定3大财务指标,最后利用LVQ神经网络模型对现行的20家上市公司财务失败状况进行验证,并给出相关模型评价及建议。     

我国价格预测方法文献研究

随着人们对价格数据复杂性的认识不断深入,数据处理技术不断发展,价格预测方法也随之得以迅速发展。当前的价格预测方法主要由各种单一方法与组合方法体系构成,各种价格预测方法各显其优缺点,因而决定其相应的适用特点。本文对近年来价格预测方法的发展加以整理,并给予简要述评。     

错失好基金“三元凶”

"为何我买的基金总是不赚钱?"这是长时间萦绕在基金投资者心中的疑问。不少基民都有这样的遭遇:没买的基金业绩大好,自己买的基金却不怎么赚钱。结果,每天看着别人的基金风光无限,自己买的基金像霜打的茄子——蔫了,让人懊悔不已。近日,据网站一份调查显示,2010年30.4%的基民亏损,43.5%的基民盈利在     

基于果蝇算法优化小波神经网络的输电工程造价预测

为了准确控制输电工程造价水平,提出一种基于果蝇算法优化小波神经网络的混合预测模型。首先,对输电工程造价影响因素进行归一化处理,并将归一化结果作为输入变量;其次,利用果蝇算法对小波神经网络参数进行优化,在此基础上,利用优化后的小波神经网络模型预测输电工程造价;最后,将本文的预测结果和其他方法进行对比。算例结果表明,该混合模型的预测效果更理性,精度更高。     

基于BP神经网络的房地产项目风险评价研究

房地产项目存在较多风险,影响工程项目的经济效益。利用BP神经网络的优势,对房地产项目风险进行评价,明确项目风险,采取对应措施,防范风险,提高工程效益。本文简单探讨了基于BP神经网络的饿房地产项目风险评价。     

基于决策树—BP神经网络的高净值客户价值评价

现有研究运用三维图和BP神经网络模型等方法对客户价值进行量化评价,但没有结合高净值客户的特征及客户协同创新理论来综合评价,因此,文章在构建基于协同创新商业银行高净值客户价值评价指标体系的基础上,采用基于C5.0算法的决策树方法和基于BP算法的神经网络方法构建了更精确的组合模型,对各个评价指标进行综合量化评价,使商业银行更加合理地整合自身资源,充分利用筛选出的优质高净值客户协同资源,提高协同效率,降低协同成本。