基于LR RF XGBoost的债券违约风险预警

随着市场经济的迅猛发展,各国的债券市场也相继成长,并趋向于多元化发展.然而,在这一发展过程中,中国的债券违约事件屡见不鲜且愈演愈烈,极大地阻碍了市场活力.以发行企业债券、公司债券、短期融资债券以及中期债券的公司为研究主体,提出LR RF XGBoost债券违约预警模型,该模型基于软投票法将逻辑回归（Logistic Regression）、随机森林（Random Forest）、极端梯度提升算法（Extreme Gradient Boosting）相融合,对样本的财务指标及非财务指标数据进行研究.研究结果发现:LR RF XGBoost融合模型相比于其他单一预警模型泛化能力更强,准确率高达95.3%.该方法有利于为投资者以及债券市场监督部门提供可靠的预测信息,帮助企业及早识别风险,为债券市场的健康发展提供保障.     

基于Fuzzy AHP的煤矿企业安全危机评估与预警

从人的行为、物质、环境三维视角,分析了导致安全事故的主要原因,构建了煤矿企业安全危机预警评价指标体系.基于评价指标具有不确定性、随机性和模糊性等特点,采用模糊层次分析法(Fuzzy AHP)建立了煤矿企业安全危机模糊综合评价模型.模型中采用层次分析法确定各参数指标的权重,采用专家打分法确定安全危机因素评判模糊集,采用模糊综合评价法,探讨了多层次下危机等级的确定方法,由此可对煤矿企业进行安全危机评估与预警.以湖南省某煤矿企业为例进行了实证分析,结果表明该煤矿企业安全的总体状况较好.该理论与方法可为煤矿企业安全防范与预警提供一种有效途径.