基于风险溢出的股市双层风险传染模型

从风险关联网络视角出发,根据股票节点的风险溢出水平差异对其进行分层处理,提出股市风险双层传染机制,并基于网络异质性结构对传统SIRS模型提出改进,采用风险溢出效率定义感染率参数.最后,以深证300成分股作为样本数据计算模型相关参数,并进行股市极端风险传染演化仿真分析.研究结果表明：双层传染机制下股市风险传导效应更强,少数风险溢出水平较高的股票节点对风险传染的贡献远高于风险溢出水平较低的其他节点,一旦这些企业发生危机,对股市系统的冲击性和影响力都更大.     

基于Copula函数的中国房地产业与银行业风险传染研究

针对房地产业与银行业间存在的非线性及动态时变的复杂关系,以2005-01-04~2018-12-28日数据为研究样本,通过动态时变Copula函数对中国房地产业与银行业间非线性相依关系及金融危机时期的风险传染进行检验,并基于金融关联理论及行为金融理论探究了三种风险传染渠道.结果表明,中国房地产业与银行业间存在非线性、非对称的相依结构,与非危机时期相比,金融危机时期两行业尾部依赖性明显增强,存在风险传染.传染渠道探究结果表明,流动性及投资者情绪是中国房地产业与银行业间风险传染的渠道,而信息关联不是两行业间的风险传染渠道.     

基于风险传染的金融网络系统风险模型?

在金融体系中,不同机构之间存在着错综复杂的财务关系,从而形成了一个庞杂的金融网络.本文提出金融网络的一个风险传播模型,通过模拟单个机构破产所带来的风险传染效应来研究金融体系的系统风险,这与传统的孤立考察单个机构的风险再将所有机构的风险加总的研究方法不同.在文章中我们考察了不同网络结构、不同网络规模以及不同节点对于系统稳定性的影响,并且将模型应用在实证数据.为更好地理解金融体系系统风险提供了帮助.     

基于信贷网络的经济波动和风险传染研究

通过建立由银行和企业组成的两部门网络经济系统,研究主体之间的交互机制对经济波动和风险传染的影响.研究结果表明:基于信贷关系形成的经济网络在复杂的交互机制作用下会产生宏观层面的经济波动,单个银行和企业破产可能导致风险传染,而经济系统的网络结构对风险传染的产生重要影响.     

基于社会网络分析法的建筑施工高处作业风险传递及管控措施

为明确高处作业风险传递过程,以期对高处作业风险因素间的有向传递关系进行定量分析。基于分解原理将高处作业划分为施工操作、作业条件、安全监督和组织管理四个层级,运用扎根理论识别出24个高处作业风险因素,应用社会网络分析法（SNA）构建有向高处作业风险因素关系网络模型,并对各节点在网络中的中心性、位置及影响程度进行分析。研究表明:高处作业风险因素关系网络中节点关系较为紧密,依据风险因素之间的有向关系,存在安全投入不足→安全监管责任落实不到位→安全防护设施不到位和安全教育培训不充分→安全意识薄弱→违规操作2条关键风险传递链;同时,违规操作、安全知识和经验缺乏及安全监管责任落实不到位是决定高处作业风险因素关系网络风险密度的关键因素;最后根据分析结果制定风险管控措施,从而切断网络中风险因素之间的联系,为高处作业风险管控提供科学依据。     

软件项目进度风险的贝叶斯网络模型研究

为研究软件项目进度风险,给出了进度贝叶斯网络的定义,引入工作节点、时间节点和资源节点等,并在工作节点之间的弧上添加时距;同时为进度安排中的工作不确定性、时间资源不确定性以及资源不确定性等建模。给出了进度贝叶斯网络中的相关计算,提出采用进度贝叶斯网络评估,控制软件项目的进度风险,并就一个简单示例说明了进度贝叶斯网络的应用。     

基于SNA的PPP项目风险及扩散机制研究

在对PPP项目风险因素进行系统识别和分析的基础上,以PPP项目常见风险因素为研究对象,通过网络化的视角建立了PPP项目风险因素关系网络模型.运用专家调查法和社会网络分析法更加系统地分析了PPP项目实施过程中可能面临的风险及各风险之间关系、传播机制,寻找出了PPP项目中关键的风险因素,发现其风险因素连锁反应链及起到关键中介作用的桥节点.本研究为PPP项目风险分析提供了一种形象化、针对性的创新研究范式,同时有助于PPP项目实施过程中风险管控.     

基于隐马尔科夫模型的网络安全风险评估方法

为了能实时准确地评估网络安全风险,提出一种基于隐马尔科夫模型的网络安全风险评估方法。该方法基于隐马尔科夫模型对目标网络进行建模,通过节点的直接风险和相关性引起的间接风险来量化节点的安全风险;考虑节点在网络中的重要性程度,结合节点安全风险,量化目标网络的整体安全风险。通过实验对所提方法进行验证。实验结果表明：该方法能够对由节点相关性和节点重要性程度所带来的网络安全风险进行量化,使得网络安全风险评估结果更加准确、可信。与传统的网络安全风险评估方法相比,该方法能够更加及时地发现网络中的异常风险变化情况,为网络安全防御策略的及时调整提供依据。     

中国大额支付系统稳健性的仿真模拟

针对中国大额支付系统的系统风险问题,基于仿真模拟数据和不同的操作风险情景,研究了中国大额支付系统在流动性冲击下的系统稳健性和系统参与者在风险冲击和风险传染
过程中的作用,并从风险管理的角度评估了系统重要性节点。结果表明,国有商业银行是最重要的风险来源,政策性银行是系统中最为脆弱的环节和主要的风险放大器,而从整体
来看,城市商业银行和农村信用社是系统中重要的稳定器。     

适应性网络上具有潜伏期机制的传染病传播

提出适应性网络上具有潜伏期机制的SIS传染病传播模型,给出该模型的演化方程,研究模型中各参数对传播强度的影响、网络度在演化过程中的变化等问题,得出了在不同参数下迭代后模型中3类人群（易感个体、隐性感染者和显性感染者）数量演化的最终稳定值不同、在适应性网络中＂断边重连＂概率对传染阈值有明显影响、网络中节点的度在迭代之后出现近似幂律分布等结论.经过分析给出发生疫情时应对感染者采取隔离治疗的建议.     

基于DCC-MSV-KMV模型的第三产业行业信用风险传染效应度量

结合KMV模型和DCC-MSV模型，构建了一个行业间信用风险传染效应度量模型，以考查第三产业中各行业间的信用风险传染效应.排除涉及领域繁杂和主营业务不突出的行业，兼顾行业中上市公司数量，最终选择交通运输、仓储业，信息技术业，批发和零售贸易业，房地产业和社会服务业等5个行业为研究对象.实证结果显示：第三产业各行业间信用风险传染效应均大于0.5，且呈现震荡上行的态势，说明行业间信用风险传染效应在增强、传染程度在加深；交通运输、仓储业与其它4个行业之间的信用风险传染效应均较为明显，这可能是由于作为基础产业，该行业对其它行业的影响比较深远；房地产业与社会服务业间的信用风险传染比较明显，可能是因为二者具有共同的信用风险传染影响因素，即交通运输、仓储业；批发和零售贸易业与社会服务业间的信用风险传染效应最强，且相对稳定，其原因可能是这二个行业均受交通运输、仓储业影响，它们本身也存在较强的关联性.     

大型房地产投资项目风险评价的人工神经网络模型研究

大型房地产投资项目在建设过程中存在着大量的风险，投资者在决策前必须对风险进行合理的评价。建立风险评价的神经网络模型，并将人工神经网络理论应用于风险评价中，是投资决策的重要研究内容。     

绍兴房地产市场发展趋势与个人住房贷款风险防范

绍兴市房地产业呈现出高速发展的态势,逐渐成为国民经济新的增长点和消费热点。同时,房地产金融也随之快速发展,并对房地产业的发展发挥着举足轻重的作用。然而房地产业是一个高风险的行业,房地产金融在支撑房地产业迅速发展的同时。不可避免地承担了房地产业的高风险。介绍了近年来绍兴房地产市场的基本形势,阐述了可能引发的房地产金融风险,提出了应采取的相应措施。     

大额支付系统中系统性风险传染规律研究

基于复杂网络理论, 针对支付系统中系统性风险的传染问题进行了研究。通过对现有成果的借鉴, 建立了描述风险传染过程的时滞微分方程, 并依据更新过程理论求出了此方程的解析解, 然后利用该解析解分析了不同时滞下系统性风险的传染规律。结果表明, 提出的相关的支付系统监管对策建议可对中国现代化支付系统建设、 宏观审慎监管制度的完善等实际问题起到一定的推动作用。     

无限风光在险峰 --再看房地产典当业务

近年来房地产典当业务规模突飞猛进.这与供需旺盛有关,但同时也不可避免地带来诸多风险.分析了房产典当增长的内在动力及房产典当的经营风险,提出了房产典当风险控制的针对性建议.     

房地产企业风险影响因素的实证分析——以福州、厦门、泉州三地为例

阐释对房地产企业风险产生重要影响的十类因素，以福州、厦门、泉州多家房地产企业及三地相关经济数据为研究对象，通过问卷调查和回归分析等实证研究，得出以下结论：对市场风险影响最大的是政策法规和社会经济因素，短期内金融环境因素和居民消费水平的影响力较小；对非市场风险影响最大的是项目投标决策因素和企业融资方式因素。针对存在的风险，提出若干建议。     

基于MA模型房地产金融的风险性研究:以西安为例

房地产金融风险特指金融机构为房地产业在投资资金的筹集、融通、清算等金融服务中,由于不确定因素而导致的金融风险。本文主要从购房者、房地产开发企业和金融机构三方面对当前房地产市场的风险状况进行分析,并通过MA模型估算出西安市房地产市场的投机程度,进而提出防范房地产金融风险的建议。     

我国房地产企业的财务风险研究

房地产企业作为典型的资金密集型企业,特殊的经营模式决定了它具有高收益、高风险性。现阶段,房地产企业越来越呈现出集团化、规模化的特征,随之产生的财务风险也不断加大,表现为:开发周期风险加大,资金供求风险加剧,内部控制风险不确定性增强等。因此,房地产企业应时刻把握国家的宏观政策,发展低碳房地产,采取优化资本结构、创新融资策略等举措来保障其健康发展。     

Fuzzy Set-Based Risk Evaluation Model for Real Estate Projects

With the rapid development of residential real estate market, risk evaluation has been an important task in the process of project. This paper describes a risk evaluation method for residential real estate projects based on fuzzy set theory which uses linguistic variables and respective fuzzy numbers to evaluate the factors. The primary weights of factors and evaluation of alternatives are determined by applying linguistic variables and fuzzy numbers. The notion of Shapley value is used to determine the global value of each factor in accomplishing the overall objective of the risk evaluation process, so the primary weights are revised, thus the importance of factors can be reflected more precisely. A major advantage of the method is that it allows experts and engineers to express their opinions on project risk evaluation in linguistic variables rather than crisp values. An illustration is presented to demonstrate the application of the method in risk evaluation. The results are consistent with the results calculated by conventional risk evaluation method. The research demonstrates that the method is objective and accurate, and is of an application value in the risk evaluation for residential real estate project.