基于BP神经网络的工程估价模型及其应用

基于BP神经网络的工程估价模型具有高度的容错性和较强的泛化能力,通过对数据并行处理的方式能快速准确地估算出工程造价.本文根据BP神经网络原理,选取福建泉州地区的21组工程实例来建立模型,其中19组为训练样本,2组为检测样本,确定了13个主要造价影响因素作为网络的输入变量,工程造价作为网络的输出变量,经检验其精度符合工程投资估算和设计概算的要求.因此,用BP神经网络估算工程造价是行之有效的.     

间歇增长股利估价模型及其应用

在股利估价基本模型的基础上建立了间歇增长股利估价模型，并由此给出了普通权益成本的一个估计，最后得到了一个关于普通权益成本计算的近似公式。     

基于BP神经网络的电网工程估价模型研究

本文提出了一种基于BP神经网络的电网工程估价模型。文章首先阐述了BP神经网络的基本原理,然后结合电网工程项目的特点,构建了BP神经网络模型,并给出了可行的评价程序。该模型的建立,为预测电网工程的造价水平开辟了新的方法。     

DCF模型在创业投资估价中的适应性研究

分析了现金流折现（DCF）模型在不同的创业投资阶段、在多轮次投资以及在不同的退出方式中进行估价的适应性,提出了现金流折现模型在创业投资估价中的分析框架,指出了现金流折现模型在创业投资估价中的局限性及应对措施。     

基于有限理性假定的股票基本价值估价模型

通过一些金融与经济序列,对现实的普通股市场进行实证分析,指出均值方差分析、现金流估价模型、期权估价模型、CAPM、APM、EMH及随机游走假说等学说的非现实性与逻辑上的漏洞。     

间歇复合成长股利估价模型

基于股利估价的复合成长模型和间歇成长模型， 建立了间歇复合成长股利估价模型     

房地产估价中的模糊预测估价模型

应用二元对比排序法建立房地产评估的模糊数学评判模型,并将统计预测中的自适应过滤法改进后引入房地产价格评估,在此基础上建立了基于市场比较法的房地产模糊预测估价模型。     

基于Logistic和KMV模型的我国商业银行信用风险评价研究

本文结合我国目前商业银行信用风险评价方法的实际情况,选择Logistic和KMV信用风险模型,通过实证分析比较两个模型的判别准确率,结果表明KMV模型能够弥补Logistic模型的不足,KMV模型在我国是一种效果显著的商业银行信用风险评价模型。     

我国商业银行房贷违约风险KMV预警模型构建

美国次级贷危机给世界各国特别是欧美等发达国家经济带来巨大损失。同时次贷危机为我国商业银行房贷业务敲响了警钟,一时间房贷违约风险预警成为国内学者研究的重点,纷纷研究如何预警房贷违约风险。文章包括三个部分：首先介绍了本文研究背景;其次,概述了KMV模型相关理论;最后,提出如何构建我国商业银行房贷违约风险KMV预警模型。     

我国房地产估价决策支持系统的设计

文章运用西方经济学的有关理论和方法 ,结合我国实际 ,系统分析了我国房地产价格评估的理论、方法以及相关的一些政策法规。为使我国房地产价格评估工作进一步科学化、规范化 ,在理论分析的基础上 ,应用计算机技术 ,设计了一种适合我国国情的房地产价格评估决策支持系统     

数据挖掘在银行分析型CRM系统应用中存在的问题与对策

分析银行分析型CRM系统的体系结构和主要功能,给出数据挖掘用于该系统的过程、挖掘方法.指出数据挖掘在银行分析型CRM应用中存在的问题并提出相应的解决办法.     

创新与国有商业银行组织结构演进

业务创新对于商业银行来说，不但是竞争的需要，更是切实适应经济发展要求的需要。但是，商业银行业务创新为国家信用体系和商业银行本身组织结构存在的缺陷所制约，同时还需面对行业竞争和客户需求的压力。基于此，商业银行应以客户为中心，对组织结构体系进行整合，建立市场反应灵敏、客户定位清晰、前后台协调、上下高效联动、能有效防范风险的组织结构体系。     

商业银行信贷风险智能评估

针对商业银行的行业特点以及其中存在的信贷风险问题,指出反映商业银行运营状况的各种指标数据存在高度的非线性、不确定性和不精确性,并由此导致现有的信贷风险评估模型难以胜任.为此,结合统计学习理论的研究成果,建立了基于最小一乘准则的最优回归模型,并将其应用于商业银行的信贷风险评估中.实证研究表明,该方法取得的结果是可以接受的.     

金融危机背景下我国商业银行的风险管理

分析了当前我国商业银行风险表现的新特征;阐述了我国商业银行业在金融危机背景下存在的风险表现,指出存在风险隐患引发危机的可能性;并从多方面提出了化解商业银行风险、消除危机隐患的措施。     

商业银行房地产开发贷款风险分析

由于中国房地产企业融资方式有限，其开发资金大部分直接或者间接来自于商业银行，房地产开发贷款在全部金融机构贷款余额中的比重越来越大，并呈不断上升趋势，不良率高于行业平均水平，房地产市场所聚集的风险高度集中于商业银行，其风险不容忽视。基于此，本文通过对中国商业银行房地产开发贷款的风险现状进行分析，确定了房地产开发贷款风险评价指标体系，应用层次分析法对商业银行房地产开发贷款业务中隐含的各种风险进行了综合评价。     

商业银行风险管理商务智能系统研究

针对银行金融风险管理的业务和技术问题,利用商务智能方法,构建了商业银行风险管理商务智能系统的基本框架,并对相应数据仓库系统架构进行设计.最后指出系统实施方法应采用分段原型法进行,系统实施效率的关键在于数据质量和元数据管理问题.     

模糊数学模型在我国商业银行经营风险评价中的应用

文中通过对目前影响商业银行风险状况的因素的分析,利用模糊数学的基本理论和方法,构造出一个数学模型。该模型适用于对商业银行的经营风险进行综合评价。     

欧美商业银行受次贷危机冲击及其对中国的启示

美国次贷危机使全球商业银行都受到了巨大的冲击。本文初步考察了欧美和中国主要商业银行受美国次贷危机的影响程度,并解释其相差悬殊的原因,提出了中国银行业的发展应加快银行信贷资产证券化的步伐、建立完善的贷款保险制度和加强银行内外监管等对策。     

基于RAROC模型在商业银行风险管理中的应用

金融行业的风险管理在近几年一直都是一个热门话题,风险管理的问题在银行业中体现的较为明显。虽然银行业者在不断开发新的金融产品,为客户提供新的金融服务,但是这样也不能完全规避风险。所以就需要一个较为成熟的银行风险管理技术来有效的改善这些问题。商业银行经过30多年对RA ROC模型的开发和应用,已经形成了一套完善的风险管理体系。针对我国目前银行业发展的现状来看,这种模型能较为明确地表示出银行业各个服务链接的损失分布,而且,对于度量较为复杂的资产组合风险来说,具有更好的优势。以Z银行为例,指出了RA ROC模型在我国商业银行风险管理中的可行性和必要性。同时也提出在我国银行业推行RAROC风险管理技术需要大量的银行内部历史数据以及较为完善的IT系统支持等问题。     

我国商业银行亲周期性的实证研究

利用多元GARCH模型,研究了我国商业银行的亲周期性问题,分析了我国经济周期和信贷周期之间的相互关系.结果表明,我国商业银行的信贷行为具有十分明显的亲周期性特征,两者的当期波动状况不但受其自身前期波动的影响,还受各自前期波动的交叉影响.