基于二元语义的项目成功度群体综合评价方法

成功度评价是项目后评价中一种常用的定性综合评价方法.本文采用二元语义来对语言信息进行表示和运算,提出了一种对项目总成功度进行定量评价的方法.首先将专家给出的语言评价信息用二元语义的形式来表示,然后计算专家在各指标上的权重,建立基于最小二乘法的优化模型,对专家评价意见进行集结,得到各指标成功度和权重的群体评价结果.在此基础上,采用拓展的二元语义几何加权平均算子对群体评价信息进行集成,得到二元语义形式的项目成功度综合评价结果.本文提出的方法可有效避免语言评价信息集结和运算中出现的信息损失和扭曲,可以对项目的综合成功度等级作出精确的评定.最后给出了一个算例.     

多专家判断信息的聚类分析与合成

介绍一种多专家判断信息的聚类分析方法并加以合成处理的原理。主要思想是通过原判断矩阵各指标数据提取出专家判断的一致性信息,在此基础上聚类分析并加以合成,从而得到多专家判断的综合权重向量。最后,以一个算例说明本文方法的实施过程。     

基于双重反馈机制的语言型动态群体评价方法

针对语言型动态群体评价问题,提出了基于双重反馈机制的群体评价方法.在未满足共识要求时,按照自动化观点反馈机制向共识程度最低的专家提供修改建议,在该专家拒绝修改的情况下,按照专家权重反馈机制调整专家权重.然后依据新的专家意见或专家权重集结群体意见,检查群体共识程度并进行新一轮的共识提升,直到满足终止条件要求.由此可得最终专家评价意见和群体评价结果.本文证明了方法的收敛性并用一个算例验证了方法的可行性.     

基于双重差异驱动的群体评价方法

针对专家权重未知的群体综合评价问题,基于双重差异驱动思想提出了一种新的群体评价方法。该方法基于最大化被评价对象间整体差异的拉开档次法对群体意见进行集结得到群体评价向量;以基于差异驱动的整体群体评价向量和部分群体评价向量为基准判断各专家的信息差异化程度,并据此对专家进行赋权;最终集结专家权重和专家评价信息得到群体评价结论。最后用一个算例表明了方法的可行性和有效性。     

基于标准差修正群组G1的组合赋权方法研究

旨在研究群组决策中的赋权问题.首先,对专家给出的不同排序进行一致性检验,淘汰未通过一致性检验的专家排序,其次,通过循环修正的思路统一通过一致性检验的不同专家给出的指标重要性排序,得到集成不同专家意见的一个理想排序;最后,计算评价指标的标准差,利用相邻指标的标准差大小确定两个指标的重要性之比,建立基于标准差修正群组G1组合赋权模型确定指标的组合权重.组合赋权模型解决了主客观组合赋权中主客观权重的分配问题,且保证了由该模型计算的组合权重既能反映出群组专家的意见,又能反映出指标的数据信息.     

基于信息熵的安全风险评估指标权重确定方法

权重反映了各个指标在＂指标集＂中的重要性程度。基于信息熵理论,给出了一种安全风险评估指标权重的确定方法。其基本思想是：首先建立信息系统安全风险评估的熵模型,定义隶属函数,通过意见采集和专家排序,形成专家意见隶属度矩阵,然后引入平均认识度和认识盲度的概念,剔除专家在排序阶段认识上隐含的不确定性,最后经过归一化处理,得到了指标集的权向量。基于信息熵的指标权重确定方法为确定安全风险评估指标权重提供了一种新方法。     

特征指标信息不完全的系统聚类方法

针对聚类时象特征指标值信息不完全且指标权重确定的多指标聚类分析问题，提出了一种新的系统聚类分析方法。在本文中，首先时特种指标值信息不完全的多指标聚类问题进行了描述；然后依据待统的系统聚类分析方法的基本思路，给出了书解特征指标值信息不完全的多指标聚类问题的计算步辣，其核心是通过构建并求解二次规划模型，将不完全信息转化为完全的数值信息的形式，进而通过运用系统聚类法的思路，即可得到所有聚类对象的分类结果。最后通过给出了一个算例说明本文提出的方法。     

基于模糊距离和神经网络的自适应群决策方法

针对群决策中专家权重和评价指标权重难以确定的问题,提出了一种自适应群决策方法.设计了一种基于模糊距离的专家权重确定方法和基于神经网络的指标权重训练方法,并将其引入自适应算法中.在算法不收敛时,提出了一种专家权重的随机扰动策略使算法可以很好收敛.最后的实验表明,该方法可以很好地收敛于稳定解,得到专家群体对待评对象的客观、可靠评价.     

可达区域内最佳着陆场的筛选方法

针对固定翼飞行器在可达区域内最佳应急着陆场选择问题，通过构建普适性的指标体系，将上述问题转化为多属性评价问题，并提出一种熵权灰色理想解逼近(technique for order preference by similarity to an ideal solution, TOPSIS)法对问题加以解决。从天气情况、着陆场特性、空域拥堵程度和地面保障能力4个方面进行分析，细化为13个评价指标，构建了应急着陆场评价指标体系。在传统TOPSIS的基础上，分别使用熵权法和灰色关联度对权重计算和距离测度进行改进，解决了传统方法依赖评价专家的主观赋权和采用欧式距离导致的无法评判优劣的问题。通过仿真对比，体现了所提方法在权重确定方面的客观性和距离测度方面的准确性，能够为飞行器应急着陆场的选择提供依据。     

基于判断矩阵的专家聚类赋权研究

群组AHP评价方法研究中,现有赋权方法虽考虑了专家评判的具体内容的一致性,但缺乏对专家本身逻辑性的度量,以致可能出现虽然最后评判结果与群体共识相近,而评判结果并非完全为某位专家本意,却给予了与其他专家相同权重的问题。对此,提出了一种将判断矩阵赋权和专家聚类赋权相结合的方法,该方法采用聚类分析原理,将专家个体排序向量进行分类,根据分类结果和判断矩阵一致性确定专家权重系数。算例表明,该方法可行有效。     

网上拍卖竞买方个人信用风险管理理论与评价模型

针对网上拍卖特点建立了保证金制度、网友担保制度和拍卖品底价披露制度等竞买人信用风险管理制度,提出了竞买方信用风险管理原理与流程,从制度层面上提出了信用风险管理方法。提出了可获取性和可验证性原则,建立了反映竞买方个人资产、担保和历史交易记录的3大类、9项指标构成的信用评价体系。运用层次分析法求解各层次评价指标的权重,通过模糊隶属度函数的建立求解竞买方个人信用分值,建立了网上拍卖竞买方个人信用评价模型,解决了竞买方个人信用等级的划分问题。根据信用评价方程合乎逻辑的特例得到了信用评分的阈值,解决了什么样的竞买人有权进行网上交易的判断标准问题。从信用制度、管理方法和评价模型上探索了控制网上拍卖竞买方个人信用风险的途径。     

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。     

基于显著区分两类客户的小型建筑企业信用评价模型研究

本文以中国某区域性商业银行185个小型建筑企业的贷款客户为样本,将熵值法权重、CRITIC法权重和方差齐性检验法权重进行组合,通过构建非线性目标规划函数反推出单一赋权方法的组合系数,构建了显著区分违约和非违约客户的小型建筑企业信用评价模型.通过ROC曲线原理,对不同赋权模型的结果进行违约判别能力的检验.本文的创新与特色:一是通过组合赋权得到的信用得分的组内平方和越小、组间平方和越大、那么违约与非违约客户差异越显著的思路建立非线性目标规划模型,通过目标函数最大反推出单一赋权权重的组合系数,保证组合权重的大小能够显著区分客户的违约状态.解决了信用风险评价中组合权重的大小必须对违约状态有显著鉴别能力的难题,避免了现有研究的信用评分模型由于忽略指标权重区分违约状态的能力、导致出现越是可能违约的客户、信用得分反而越高的不合理现象,开拓了信用风险评价指标赋权的新思路.二是根据违约样本均值偏离全部样本均值程度越大、这个指标区分违约状态能力越强、权重越大的思路对指标进行赋权,通过方差齐性检验F值刻画指标的权重,使指标权重的大小反映指标鉴别违约状态能力的大小,改变了现有研究的指标客观赋权方法与违约状态鉴别能力无关的弊端.实证结果表明,与单一赋权结果相比,组合赋权模型的灵敏度和特异度分别为83.33%和95.95%,对客户的违约判别能力更强.     

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.     

基于变权Markov链的中小物流企业信用风险集对预测

中小物流企业信用表现的优劣直接关系物流服务供应链生态系统的平衡性和稳定性。针对现有研究仅侧重历史信用评估,无法有效判断企业未来风险演变的情况,本文构建集对-变权Markov模型预测中小物流企业未来信用风险趋势。首先,构建完善的中小物流企业信用特征指标体系,设计CRITIC-时间熵方法综合面板信用数据纵横向信息计算指标变权;其次,综合考虑风险状态转移和趋势转移两种情景分别构造集对关系和M a rko v转移矩阵,结合集对势思想从正、均、反三种态势预测企业信用发展;最后,通过实例分析验证模型对于中小物流企业信用风险状态和趋势判断的有效性。该模型从未来风险发展视角分析中小物流企业信用状态,为有效预判物流企业信用趋势提供决策支持。     

规避道德风险的信贷风险决策合同模型分析

主要研究信贷市场中风险类型并合与风险类型非并合两种不同情形下道德风险的规避方法及信贷风险决策合同的设计.分析了贷前道德风险企业与贷后道德风险企业两种不同的拖欠还贷的特点,指出了在风险类型并合下,如果不采取激励相容机制,将使银行筛选有害银行利益的贷款合同.但如果银行对企业采取激励相容机制,则将有效抵御来自企业的道德风险.通过引入抵押率的概念来作为衡量道德风险的重要指标.研究结果表明,较大的抵押率使银行抵御道德风险的能力减弱,较小的抵押率使银行抵御道德风险的能力增强.通过模型证明了充足的抵押品能减少道德风险的产生,不充足的抵押品将有可能引发道德风险.     

中国进出口银行企业信贷风险模糊综合评判

中国进出口银行作为政策性银行,其信贷面临的风险既具有一般商业银行风险的一般性,又具有政策性银行特有的风险特性,其信贷风险的评判更具复杂性.由于需从多方面对信贷风险进行评价难免带有模糊性和主观性,采用模糊综合评判方法将使结果尽量客观,从而取得更好的实际效果.建立了针对中国进出口银行企业风险模糊综合评判的基本方法,并对中国进出口银行客户南京S企业的信贷风险进行了信贷风险实证分析.     

基于神经网络技术的商业银行信用风险评估

研究了神经网络技术在商业银行信用风险评估中的应用．实证结果表明, 与传统统计方法（判别分析）相比, 神经网络技术具有更高的预测精度和更强的鲁棒性。