风险企业信用等级指标体系的构建及模糊判断

在风险投资运作过程中,风险投资公司如何正确地选择有信用的风险企业合作,关系到整个风险投资的成败.从风险企业信用等级的角度构建了风险企业的指标评价体系及评价因素集、权重集,并以定性分析与定量计算相结合的FCE方法较好地解决了对风险企业信用进行综合评价的问题.     

基于模糊认知图的物流需求预测模型研究

准确地预测社会物流需求,在政府对物流行业政策制定、企业物流活动规划中有着重要意义.本文提出一种基于模糊认知图的物流需求预测模型构建方法,综合考虑国内生产总值、进出口总额等五个经济要素与物流需求之间的相互影响关系,通过对历史数据机器学习获得相互影响权重,构建了物流需求预测模型,可对未来物流需求进行推算和预测.实验证明,该模型对物流需求的预测精度较高,效果较好.     

基于余弦相似度的企业违约预测模型及实证

企业违约预测,是通过挖掘指标数据与违约状态之间的函数关系,来预测企业未来的财务风险,其对银行贷款、股票投资、公司债券投资等具有重要的参考意义.本研究的贡献主要有三个方面:一是通过将企业的夹角余弦值而非欧氏距离作为违约状态相似性的度量,构建企业违约预测的Cos-k-means模型,避免了通过欧氏距离聚类时,忽略企业和聚类中心的角度关系以及对噪声样本和极端值敏感的弊端.二是通过构建兼顾模型违约鉴别力最大和指标组合冗余最小的目标函数,采用二进制粒子群算法(binary particle swarm optimization,BPSO)遴选指标组合,保证了构建的信用评价指标体系简洁、合理.三是通过采用企业t-d (d=1,2,3,4,5)期的指标数据和第t期的违约状态构建违约预测模型,实现了使用企业第t期的指标数据预测t+d期违约状态的目的.     

基于多源域知识迁移学习的小微企业信用评分

针对新业务,新场景下金融机构目标数据集“高维小样本”的问题,本文提出了基于多源域知识迁移学习的小微企业信用风险测度方法,其能够迁移学习其它数据源(源域)的知识以提升目标域模型的预测效果.该方法通过对来自多个源域的多种源域知识进行归纳提取,进而将其纳入目标域模型的构建中,可以充分利用源域知识,提升目标域模型的估计精度.另外,模型无需获取各源域的原始数据,因此很大程度上降低了数据传输中隐私泄露的风险.模拟实验和企业信用评分的实例数据验证了所提方法的可行性及其在变量选择,系数估计和分类预测上的良好效果.该方法能够在隐私限制的背景下有效迁移源域知识以克服信用评分中目标数据集信息量不足,而导致估计效果较差的问题.     

信用多重约束下供应链企业间动态古诺博弈的非线性演化研究

对经济系统中古诺寡头博弈及其均衡状态的非线性动态演化问题研究一直备受学术界关注,而信用的多重约束已成为影响现代企业稳定发展的关键,对寡头企业博弈行为及其稳定性产生重要影响.鉴于此,本文考虑了下游企业信用违约、银行信贷意愿与银行信贷风险偏好差异性等信用多重约束影响,构建了信用多重约束下上游寡头企业产量决策的动态古诺双寡头模型,将非线性动力学理论方法与古诺博弈相结合,系统解析了多重信用约束对两个上游寡头企业动态产量博弈均衡稳定性的影响及古诺-纳什均衡非线性演化特征.通过理论推导和仿真模拟研究发现:1)下游企业信用违约、银行信贷意愿和银行风险偏好差别程度的增大对产量决策古诺-纳什均衡起到稳定作用,且三者的影响程度依次递减; 2)银行风险偏好差别程度增大会改变双寡头竞争形势,可能造成混沌状态下单寡头垄断形成; 3)下游企业信用违约和银行信贷意愿的波动频率增大能抑制混沌行为,但不利于古诺-纳什均衡的稳定.     

基于WRT方法的港口危化品物流风险评估研究

针对港口危化品物流风险管理中风险因素众多和交互影响的复杂性,构建港口危化品物流的WRT风险评估模型.首先基于物理-事理-人理WSR理论构建港口危化品物流风险评估指标框架,其次通过风险过滤和排序RFRM理论对风险因素进行双重过滤,保留关键风险因素.然后基于TSS情景构建理论从物理、事理和人理三个层面构建港口危化品物流的多维风险情景,通过深入剖析各风险情景下风险因素之间的耦合关系,刻画港口危化品物流中的不同风险状态与风险源最后,基于熵权法和贝叶斯理论对我国7个重要港口进行多维情景风险评估,结果表明天津港和南京港整体风险较大,多数情况下二维情景风险大于三维情景风险,同时从多维风险情景下对物理、事理、人理的耦合风险进行分析,展示了各港口的薄弱环节,最后为港口危化品物流风险管理提出建议.     

Vague集和熵综合赋权可拓评价模型及其工程应用

工程项目的风险评价是其建设和运营的关键。针对评价过程中指标权重确定问题,构建一种基于Vague集和熵综合赋权的方法,通过Vague集理论设计主观权值的计算方法,结合熵权法求得的客观权值,以偏差平方和最小化为判断标准进行指标最优赋权,在此基础上结合可拓评价法建立综合赋权评价模型并应用于工程项目的稳定性评价中。实例结果表明,综合权值能够合理表征各指标的影响程度,可拓评价模型对储气库稳定性的判断结果符合实际情况,并且能够得出造成储气库不稳定的缺陷指标,便于运营机构进行针对性的整改,该模型可以为工程项目的评价管理提供有效的参考。     

风险转移下的企业动态投资与资本结构研究

考虑到作为内生因素的代理冲突会影响企业资本结构以及信用风险,为此构建了股东风险转移下的代理模型.采用动态规划方法对模型进行求解,并运用数值模拟和参数分析方法,研究股东风险转移以及投资不足所形成的代理问题及其对企业最优资本结构,信用价差以及托宾q的影响机制.研究结果表明,与传统结构化模型相比,股东风险转移以及投资不足形成的代理冲突可以对"低杠杆之谜"以及"信用价差之谜"做出有效的解释;定义了股东风险转移以及投资不足所形成的代理成本后,发现投资不足形成的代理成本更显著;此外,文中也给出了债务融资下企业平均q和边际q随资本存量以及风险转移强度的变化关系.     

基于盈利质量的DANP变权财务预警模型

高质量的盈利是企业健康持续发展的基石,财务危机是财务质量的综合表现.以和谐理论为基础,从盈利质量及其各维度的均衡性两方面分析财务危机发生的机理,并依此建立基于盈利质量金字塔的财务危机指标评价体系.考虑到评价指标间存在一定程度的相互影响的现实因素,同时为避免常权综合评价模型的属性值转移,建立决策实验室法的网络层级分析法(DANP)双层惩罚变权时间序列财务预警模型以判断企业财务状况.通过上市公司数据实证,构建财务预警综合评价值的临界区间为[0.6494,0.6547],其值越小财务危机发生的可能性越大,且预测准确率达到91.53%.在理论上对财务危机发生的机理研究具有增量贡献,在实践中对企业自身财务状况的监督具有现实指导意义.     

状态变权向量的变权效果

从因素权重的变化率出发对状态变权向量的变权效果进行分析,揭示了状态变权向量的变权规律和变权综合的工作机理; 随后,结合因素状态值水平组态的均衡程度,讨论了应用变权综合时确定状态变权向量的一般思想,同时对指数型状态变权向量给出了一个具体的、可操作性很强的确定参数的方法,为解决变权原理中如何选择合适的状态变权向量这一难题找到了一条有效的途径．最后,通过一个实例对该方法的应用进行了分析、验证．     

低碳港口物流质押贷款组合优化决策模型

在港口低碳转型大趋势下,港口物流金融存货类质押贷款业务在实践中高速发展,如何在港口物流存货类质押贷款理论决策中融入低碳港口约束因素、从而间接推动港口转型升级显得十分迫切. 本研究深入探讨低碳转型下的港口质押贷款理论,在提出质押贷款期权原理、低碳控制原理、质押风险控制原理和信用风险控制原理的基础上,借助看跌期权反映港口质押贷款组合收益,构建港口和客户碳排结构约束,界定单笔港口货类质押贷款的VaR质押率和港口货类质押贷款组合平均信用风险控制条件,建立了低碳转型下的港口物流质押贷款组合优化决策理论模型,解决了现有研究聚焦单笔港口货类质押贷款理论而忽视组合质押贷款同类风险的集聚以及低碳转型约束等弊端.     

A multiple intelligent agent system for credit risk prediction via an optimization of localized generalization error with diversity

Company bankruptcies cost billions of dollars in losses to banks each year. Thus credit risk prediction is a critical part of a bank＇s loan approval decision process. Traditional financial models for credit risk prediction are no longer adequate for describing today＇s complex relationship between the financial health and potential bankruptcy of a company. In this work, a multiple classifier system （embedded in a multiple intelligent agent system） is proposed to predict the financial health of a company. In our model, each individual agent （classifier） makes a prediction on the likelihood of credit risk based on only partial information of the company. Each of the agents is an expert, but has limited knowledge （represented by features） about the company. The decisions of all agents are combined together to form a final credit risk prediction. Experiments show that our model out-performs other existing methods using the benchmarking Compustat American Corporations dataset.     

一种集对分析的动态模型及其应用

在传统集对分析的基础上，分析具有元素权重的集对的同异反特性变化规律，建立基于马尔可夫链的集对分析的动态模型，并将其应用于人力资源动态绩效的评价与预测．取得很好的效果。     

基于最小二乘近似支持向量回归模型的电子商务信用风险预警

随着制约电子商务发展的基础性问题如交易支付和物流配送等问题的逐步解决,电子商务交易双方的信用问题已凸显为电子商务发展的瓶颈. 在国内外研究现状的基础上, 构建电子商务信用风险的预警指标体系,并建立电子商务信用风险预警的最小二乘近似支持向量回归模型. 同时,利用相关样本数据进行了实证分析, 并根据实证结果给出不同的预警管理对策.     

互联网环境下的理财产品信用价差影响因素研究

互联网理财产品信用价差受到了广泛关注,本文从探究系统性、非系统性和互联网等风险因子所隐含的信息出发,分析各风险因子对互联网理财产品信用价差大小的贡献程度,找出影响信用价差大小的关键因素.其中,互联网金融理财产品的信用价差利用Nelson-Siegel-Svensson模型构建无风险收益序列并结合零波动率价差法计算得到,并根据文献建立了系统性、非系统性和互联网等风险因子体系.实证结果表明,互联网金融发展指数对互联网金融理财产品信用价差存在显著影响;利率期限结构调整的债券市场收益率、银行业景气指数、采购经理人指数、居民消费指数、非系统性债券指数波动率也对互联网金融理财产品信用价差存在显著影响.然而,反映股票市场系统性风险因子的上证综指、非系统性股票波动率、广义货币供应量对互联网金融理财产品信用价差无显著影响.     

基于混合生存分析的动态信用评分方法

当今国内外经济形势复杂多变,不确定因素增多,金融市场中信用风险的动态性显著增强,动态信用风险评价成为金融机构迫切需要解决的问题.为此,本文提出了一种基于混合生存分析的动态信用评分方法.该方法由三部分组成:首先,构建基于混合生存分析的动态信用评分模型,包括违约状态判别模型和违约时间估计模型,用于预测评价对象"是否违约"以及"何时违约";其次,利用面板数据构建多重生存状态向量,用于表征信用特征和生存时间的动态关联;最后,基于生成的多重生存状态向量,利用期望最大算法迭代估计模型参数.实验研究表明该方法的预测效果显著优于基于单分类、基于集成学习以及基于生存分析的信用评分方法.     

对银行信用风险评价体系的比较

以1332个贷款实际样本为数据集,讨论了基于目前常用的4种评价体系的判别模型和LOGIT模型的预测精度问题,有助于金融机构建立内部信用风险评估模型,提高信用风险管理的科学性。     

KMV模型在上市公司信用风险评价中的应用研究

针对中国上市公司股权结构及其所处市场环境的特殊性，分别调整KMV模型中股权市值计算和违约点设定方法。运用KMV模型评价ST(Special Treatment)公司和非ST公司的信用风险，并检验模型识别上市公司信用风险的能力。结果表明，参数调整后的KMV模型能够提前2年识别上市公司个体的信用风险差异；提前4年识别上市公司整体上的信用风险变化趋势。     

财务困境概率贝叶斯估计

通过财务困境概率估计模型建立一套企业财务风险预测系统,具有降低企业经营风险、投资风险以及防范金融危机的重要意义。现有的预测模型主要有:多元识别分析模型、Logit和Probit等统计回归模型以及人工神经网络预测模型。但以上模型均忽略了决策者个人经验、智慧以及信息优势对财务困境预测的重要作用。本文利用贝叶斯分析方法建立的概率估计模型,可以较好地解决这个问题,提高预测的针对性和准确性。     

基于模糊神经网络的商业银行信用风险评估模型研究

在确立了商业银行信用风险评价指标体系的基础上,建立了基于模糊神经网络的商业银行信用风险评估模型.该网络具有四个因子输入,一个衡量商业银行信用风险的输出,总共六层的结构,且模糊规则层具有根据具体问题情况进行调节的能力,优于神经网络完全黑箱操作的特点.利用Matlab6.1对167组样本数据进行实证分析,训练结果表明网络预测误差小.