赊销最佳时机选择的集成式决策模型与方法

本文依据几何布朗运动理论,在综合考虑不完全信息状态下不同信用等级的差别定价、履约概率、需求转移以及商机存在概率的基础上,建立了集成式赊销决策优化模型,并推出全新的赊销决策规则.实证结论表明,不同信用等级采用不同的风险溢价标准、商机存在概率和需求转移率,有利于提高推出赊销后总收益估算精度,为赊销时机的选择提供依据;改进后的赊销时机选择规则提供了直接计算最佳时机的简便方法,克服了传统对比方式的局限性.     

信用担保业务自动化决策支持系统研究

针对中小企业信用担保业务流程不规范和信息不对称等给担保企业带来高经营风险在我国比较突出的问题，对担保企业资信评估指标体系及担保业务风险算法等进行了设计，形成了监控担保业务风险的决策模式。利用层次模型理论构建了中小企业信用担保决策系统的逻辑结构和功能结构。利用计算机网络技术，采用C／S和B／S相结合的模式开发了中小企业信用担保决策系统并应用于中科智担保投资有限公司等，有效地控制了担保风险。     

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.     

不完全信息条件下可生存网络存储系统方案优选研究

提出了一种不完全信息条件下的可生存网络存储系统方案优选模型.该模型基于可生存性指标构建了证据源,给出了存在空缺值的决策评估矩阵,针对传统方法无法处理不完全信息情况,提出了基于DS证据理论的方案评估方法;同时,为了处理决策评估矩阵中以不同形式描述的取值情况,给出了点值、区间值、模糊值等取值形式的隶属度函数,采用了基于信任区间的多属性决策规则,以获得方案优劣排序结果.最后,通过网络存储系统方案优选实例证明了该模型具备处理不完全信息能力,方法有效合理.     

分段效用决策的信用评级方法

基于分段决策的基本思想．将信用评级看成一多阶段的两分类判别决策过程．并引入决策效用的概念，建立基于决策效用的判别模型和判别准则。该方法可以较好地解决信用评级过程中评级指标间的不可公度性和相关性的问题。     

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.     

不对称信息下应用服务外包招标机制设计

服务能力及经济成本是客户企业选择应用服务提供商(Application Service Provider,ASP)的重要指标.针对服务能力信息不对称下客户企业选择ASP的逆向选择问题,建立了应用服务外包的委托—代理模型,通过模型求解得到了应用服务外包最优招标机制的合约菜单,并对该机制的相关性质进行了分析.研究表明,不对称信息下客户企业主要根据服务能力、经济成本选择ASP,而与服务报价无关;客户企业向ASP支付的服务报酬主要由服务成本及信息租金两部分组成;ASP中标的服务能力较完全信息下中标的服务能力低.     

信用指标空间的序关系及优势结构

就客户信用评估问题进行研究,引入信用指标空间和复合信用评估函数的概念,从理论上讨论了信用指标的序关系和信用指标空间的优势结构,并给出基于理想信用评估价值的评估优化模型和应用示例,从而给出客户信用评估过程的数学描述.     

柔顺复杂装备系统多状态动态退化演变可靠性建模与分析

针对复杂工况情形下,柔顺复杂装备系统内部关键零部件容易产生疲劳损伤,导致其在服役期内产生多状态退化迁移,难以评估系统动态退化过程可靠性的难题,本文通过采用齐次连续时间马尔可夫模型(homogeneous continuous time markov process, HCTMP),结合柔顺复杂装备系统动态退化机理,构建了柔顺复杂装备系统多状态动态退化HCTMP模型;并通过Monte Carlo模拟仿真了柔顺复杂装备系统退化失效风险.在柔顺复杂装备系统多状态动态退化HCTMP模型基础上,引入了动态瞬时期望、动态集成期望和状态滞留时间等敏感性测度指标来评估动态退化过程可靠度.案例研究表明,柔顺复杂装备系统多状态动态退化HCTMP模型能有效解决评估多状态动态退化过程的可靠性难题,为维修决策提供重要依据.     

服务外包中的客户企业参与度逆向选择模型

客户企业通过参与外包服务项目生产降低服务商生产成本,可达到减少服务费用支付的目的.然而,在不对称信息下客户企业不清楚参与行为对服务商生产成本的影响程度.针对不对称信息下客户企业参与度决策问题,建立客户企业参与度逆向选择模型,通过模型求解得到了客户企业参与度与服务费用支付相结合的服务外包合约菜单,并对合约菜单相关性质进行了分析.研究表明,当客户企业参与对服务商成本影响较小时,客户企业能设计出分离合约菜单;反之,靠近最高成本类型的服务商区域将产生混同,且客户企业参与对服务商成本影响越大,混同区域越大.     

基于Logit与SVM的银行业信用风险预警模型研究

本文以银行业金融机构大额授信风险及零售贷款违约风险数据为基础,从宏观经济环境、客户信贷行为、企业经营水平三个维度出发,对客户风险预警的相关指标进行系统分析,构建了企业客户风险预警指标体系,并利用统计学和数据挖掘方法,从企业财务、企业信贷行为等客户数据信息中挖掘出隐含在背后的客户风险特征.在上述分析的基础上,引入一种基于Logit与SVM的混合预警模型.该模型除了具有单个模型的良好基本性质,还能够充分捕捉和有效刻画影响因素对于客户违约的线性和非线性的复杂特征.实证结果表明,新的模型具有更好的泛化能力,对客户信贷风险具有较高的预警准确率.     

一种基于Web的客户信息获取模型框架

研究了CRM中的客户信息获取问题。在分析了客户信息和Web技术的特点的基础上,给出了一种基于Web的客户信息获取框架,同时还进一步分析了该模型框架中各组成部件的功能和实现技术。运用此信息获取模型框架有助于分析和发现客户知识,对制定企业的经营策略具有支持作用。最后通过一个实例说明了该模型框架的应用。     

面向客户关系管理的营销信息系统可视化建模

分析了面向客户关系管理的营销管理模式和适应客户化定制的营销BOM多视图间组织映射关系,以及营销BOM作为市场需求信息的载体向企业内部生产制造系统传递的机制。将IDEF方法与面向对象技术相结合,对营销系统进行可视化建模,利用IDEF0方法设计了营销系统的功能模型,明确营销系统的开发目标和功能;利用面向对象技术进行详细分析,将营销信息以对象形式封装起来,采用可视化统一建模语言(UML)建立了营销信息系统的实现模型,使系统有好的维护性、扩充性和重用性。     

不完全信息下或有资本的定价与债券信用价差研究

本文考虑两类不完全信息:信息滞后和信息不对称,将或有资本引入分析框架,应用风险中性定价原理和最优停时理论,研究公司证券的定价与债券信用价差问题.数值结果表明:或有资本可以显著降低信息滞后情形下的公司破产成本,提高公司总价值,减少社会福利损失;或有资本可以提升股权价值、降低债券的信用价差,增强公司的抗风险能力.进一步研究发现,对于1年期的短期债券而言,或有资本减少信息不对称下债券的信用价差幅度明显大于信息滞后情形.     

FPR-UTAHP评价方法在农户小额信贷信用评级中的应用

从我国小额信贷的实践出发, 建立了农户信用等级评价的指标体系, 利用不确定层次分析法（UTAHP）确定指标权重.给出农户小额信贷信用等级中5个相对应的标准模糊状态向量,应用模糊数学构建农户信用等级的模糊模式识别模型,为农户信用等级的评定提供一套科学可行的方法.最后通过案例分析,表明该方法在实际运用中是有效的.     

基于非均衡模糊近似支持向量机的P2P网贷借款人信用风险评估及应用

现实中P2P网贷平台可信用户和违约用户的样本分布具有非均衡性,且投资者对分类错误持有不同接受程度.本文通过使用双边权重误差测量方法和映射距离选择正负样本误差项的隶属度,构建了基于非均衡模糊近似支持向量机(DFPSVM)的P2P网贷借款人信用风险评估模型.然后,提出了借款人信用评分及评级方法.最后,借助人人贷平台借款人信用信息进行了实证分析,结果表明所构建的模型与其他模型相比具有更好的适应能力和较高的分类准确度,能有效减少样本非均衡性对分类结果的影响,显著增加负类样本分类的准确率.获得的人人贷平台借款人的信用得分、信用等级及违约率分布能够为平台控制违约风险及投资者决策提供帮助.     

ESTIMATION OF CHAIN REACTION BANKRUPTCY STRUCTURE BY CHANCE DISCOVERY METHO—WITH TIME ORDER METHOD AND DIRECTED KEYGRAPH

Chain reaction bankruptcy is regarded as common phenomenon and its effect is to be taken into account when credit risk portfolio is analyzed.But consideration and modeling of its effect leave much room for improvement.That is mainly because method for grasping relations among companies with limited data is underdeveloped.In this article,chance discovery method is applied to estimate industrial relations that are to include companies' relations that transmit chain reaction of bankruptcy. Time order method and directed KeyGraph are newly introduced to distinguish and express the time order among defaults that is essential information for the analysis of chain reaction bankruptcy.The steps for the data analysis are introduced and result of example analysis with default data in Kyushu, Japan,2005 is presented.The structure estimated by the new method is compared with the structure of actual account receivable holders of bankrupted companies for evaluation.     

Further Investigation of Characteristic Relation in Incomplete Information System

In the recent years, the method to expand Pawlak's rough set model in different kinds of information systems has become a hot topic. This article presents explorative research focusing on the transition from the traditional information system to a complex system—the incomplete information system. In such information system, “do not care” and lost unknown attribute values coexist. With a further investigation of Grzymala-Busse's characteristic relation in the incomplete information system, two unreasonable situations in the analysis of the classified problem are presented. To conduct sound classification in the incomplete information system, a new characteristic relation is proposed and by use of this new characteristic relation, the complete covering on the universe is formed. Based on the maximal complete compatible classes in the complete covering, two notions of the knowledge representation system are presented and some important properties associated with these knowledge representation systems are discussed. For further illustration, an example is analyzed. The research is meaningful both in theory and in applications for the extension of the rough set theory in incomplete information systems.     

A Forward Selection Method on Customer Credit

In this paper, we discuss a selection and evaluation method of customer credit for the commercial bank loans operation, and put forth a forward selection model by optimization techniques. At last, we also give an example to analyze its application.