基于不平衡数据的个人信贷违约测度探索

针对个人信贷风险评估中存在的类别不平衡问题,为了提升信贷违约客户的识别能力,提出基于欠采样改进的集成模型.该模型从"数据"层面进行批量欠采样处理,从"算法"层面对现有的集成模型进行再次集成.在UCI台湾信用卡信贷数据集上,结合模型整体效果的测度AUC值、精度方面的测度F1值和区分度指标KS值进行评估.结果表明,基于欠采...     

基于聚类欠采样的集成不均衡数据分类算法

传统的分类算法大多假设数据集是均衡的,追求整体的分类精度.而实际数据集经常是不均衡的,因此传统的分类算法在处理实际数据集时容易导致少数类样本有较高的分类错误率.现有针对不均衡数据集改进的分类方法主要有两类:一类是进行数据层面的改进,用过采样或欠采样的方法增加少数类数据或减少多数类数据;另一个是进行算法层面的改进.本文在原有的基于聚类的欠采样方法和集成学习方法的基础上,采用两种方法相结合的思想,对不均衡数据进行分类.即先在数据处理阶段采用基于聚类的欠采样方法形成均衡数据集,然后用AdaBoost集成算法对新的数据集进行分类训练,并在算法集成过程中引用权重来区分少数类数据和多数类数据对计算集成学习错误率的贡献,进而使算法更关注少数数据类,提高少数类数据的分类精度.     

数字化发展、企业冗余与创新水平

选取2007-2020年制造业全部A股上市公司作为研究对象,应用Python对上市公司年报内容进行文本挖掘计算企业数字化发展指数,实证检验了微观层面企业数字化发展对创新水平的影响,并考虑了企业内冗余资源对二者关系的调节作用。结果表明,企业数字化发展显著提升了企业的创新水平,企业冗余资源正向调节数字化发展和创新水平之间的关系。为数字经济与实体制造业的进一步融合提供了理论依据,对制造业企业战略方针的制定以及产业高质量的发展具有重要的政策启示。     

采样成像系统中的欠采样噪声分析

在分析欠采样噪声机理的基础上，针对大多数采样成像设备中存在的带内和带外的欠采样噪声，使设备性能下降的问题，建立了欠采样噪声的数学模型和应用分析模型。研究了图像捕捉系统中，欠采样噪声与系统设计参数的关系，给出计算机仿真结果。讨论了消除欠采样噪声的途径。     

企业国际化经营对企业资源影响的实证研究——基于中国制造企业的数据分析

在现有基础上拓宽研究领域,以中国企业国际化经营为研究重点,把中国企业国际化经营与提升企业竞争力结合起来,基于资源视角对中国制造业上市公司的公司资源和国际化之间的关系进行实证研究。结果表明:在研究期间内,中国制造业上市公司国际化程度和研发密度之间呈现显著的正"U"形关系,国际化程度和广告密度之间不存在显著的正"U"形关系。     

制造业创新研发对企业绩效的影响研究——基于湖北上市公司的实证分析

中国经济转型升级的关键在于制造业企业的创新突破,创新与企业盈利目标的一致性很大程度上决定了企业创新的积极性.以湖北62家制造业上市公司2016-2019年的创新研发投入与财务绩效为例,使用双固定效应模型,运用逐步回归方法,对制造业企业研发投入与财务绩效关系进行系统研究.结果 显示:湖北制造业上市公司的研发费用投入力度与...     

单画幅欠采样图像复原中的插值作用

采用直接复原方法和插值复原方法对单幅欠采样低分辨率模糊图像进行复原实验,以考察线性插值在图像复原中的作用.直接复原法是对采集到的欠采样低分辨率模糊图像直接用最大似然图像复原算法进行复原,不作任何预处理.插值复原法是先对图像进行插值预处理,增加像素数,提高图像采样分辨率,然后再用最大似然图像复原算法进行图像复原.结果是直接复原方法和插值复原方法对欠采样模糊图像的复原,效果相同,主观视觉和评价数据十分接近.这说明通常用于单画幅欠采样模糊图像复原预处理的线性插值没有起到提高复原效果的作用.     

基于随机欠采样算法的信用风险研究

针对数据不平衡导致的信用风险识别精度低的问题,利用随机欠采样算法对数据集平衡处理后,采用Logistic回归模型以及随机森林、决策树、XGboost和支持向量机等分类算法分别建立模型并进行预测。实证结果表明,随机欠采样算法可以将信用卡欺诈风险的预测精度从低于75%提升至85%以上,且G-mean和AUC等衡量非平衡数据分类性能的指标均有明显提高,该算法能够有效缓解数据不平衡导致的风险预测性能低下的问题。     

r-dense采样密度及其在三维网格简化中的应用

提出了一种r-dense采样密度概念,用于表征网格简化过程中对网格各部分不同的采样密度要求,并由此引申出过采样、欠采样及恰当采样的定义,借此建立了变采样密度简化的模型,并提出一种实现恰当采样的网格简化算法,使网格顶点数目大幅减少的同时仍能充分保持原始网格的细节,获得了良好的实验结果．     

显微数字全息中欠采样全息图的复原和利用

 在数字全息中由于受CCD分辨率的限制,获得的全息图常存在欠采样问题.从理论上分析了欠采样出现的原因,给出了对其中欠采样全息图复原、利用的方法,并将其应用到显微数字全息中,得到了比较理想的细胞三维形貌,结果表明方法是有效的.与不进行复原的结果相比较,扩展了全息图的利用范围.由于数字全息中欠采样问题的普遍存在,方法具有实际的意义.     

基于主成分的Logistic模型的上市公司信用风险评价分析

针对当前上市公司信用风险管理效果不佳的问题,提出以上市公司违约概率作为信用风险高低的衡量标准,利用我国上市公司的财务数据,结合主成分分析法和Logistic方法构造了上市公司信用风险评估模型。实证研究结果表明,该模型具有可信的识别预测和推广能力,能够为企业信用风险程度的判定提供客观依据。     

基于EVA的信用风险度量模型修正设想

通过对现代信用风险度量模型的梳理发现,KMV模型适用于企业集团内部信用风险的度量.但由于当前上市公司居多,KMV对非上市公司信用风险的度量存在一定的局限.对EVA进行梳理和将EVA估价法与FCFF估价法进行比较得出,在KMV模型中用EVA指标去替代股价后能更好地应用到对企业集团内部非上市子公司信用风险的评价.     

基于Logit和KMV的我国上市公司信用风险的比较研究

利用Logit回归模型和KMV模型分别对选取的29家我国上市公司样本的信用风险进行实证分析和比较。结果表明,两个模型基本上都能反映上市公司的信用状况,虽然KMV模型对非违约样本组的预测结果要优于Logit模型,但是在违约公司样本组的预测上,Logit模型要远比KMV模型准确。从总体效果来看,Logit模型的预测准确性要高于KMV模型。     

中国家电上市公司基于企业价值的战略集团划分

根据企业主要产品(主要为彩电、冰箱、洗衣机和家用空调)和战略空间,选取18家家电上市公司,在1998—2000年的时间段内,运用基于企业价值的战略集团划分方法,选取测度企业财务价值的企业财务比率和测度企业市场价值的股票价格涨幅的余差作为战略变量,通过方差协方差分析、因子分析和聚类分析在我国家电产业上市公司中划分出3个与产业实际情况基本吻合的战略集团·研究发现我国家电上市公司中确实存在战略集团,且基于企业价值的战略集团划分方法能适用于当前我国经济转型时期的产业战略集团的划分·     

基于BO-XGBoost与集成学习方法的供应链金融信用评价研究

针对供应链金融领域中小企业融资的信用风险控制问题，提出了一种在Bagging算法框架下结合贝叶斯优化和XGBoost算法的集成学习模型BO-XGBoost-Bagging（BXB）。首先，基于XGBoost特征重要度进行特征筛选，建立供应链金融信用评价指标体系。其次，通过贝叶斯优化获得XGBoost的最优超参数，并结合Bagging算法得到集成模型BXB。最后，在中小企业数据集上进行预测，通过实证研究验证信用评价模型的有效性。实证结果表明，BXB模型相比其他模型具有更好的预测效果，能够更加准确、全面地对中小企业的信用风险进行评估，更好地区分风险企业和正常企业，最大程度减少违约损失，在供应链金融信用评价方面有着较高的应用价值。     

数字普惠金融与实体经济发展——基于企业创新角度分析

基于市级层面数字普惠金融指数，与2011—2020年中国A股上市公司进行数据匹配，采用双向固定效应模型，研究数字普惠金融发展对企业创新水平的影响。研究结论显示：数字普惠金融对提高企业创新水平具有激励作用，在多项稳健性检验后，该结论依然成立；数字普惠金融发展通过缓解融资约束、提高商业信用两种渠道对企业创新水平产生影响；基于异质性分析，数字普惠金融发展对企业创新提升的促进作用在非国有企业、低现金持有水平企业、中西部及低金融发展地区企业中更为显著。     

基于主成分分析法的我国上市公司信用风险评价模型

采用理论分析与实证分析相结合的研究方法，建立了适合我国上市公司信用风险评估的模型。该模型采用主成分分析法筛选出我国企业信用风险评价的主要指标变量，并选取我国2002年度22个行业500家上市公司的财务数据样本，对该模型进行验证，得到的判别正确率为88．67％。该模型评价指标体系简单，实用性强，运行成本低，准确率高，为我国上市公司信用风险评价提供了一种新的有效方法。     

企业结盟对开放式创新能力的影响实证研究以医药制造业为例

在共享经济时代，企业合作研发寻求共同发展已经成为潮流趋势，企业合作有多种方式，最常见的方式是结盟。本研究主要从理论角度分析了企业开放式创新能力和企业结盟之间的逻辑关系，运用2006~2020年医药制造行业的231家上市企业数据开展了实证研究。结果表明：（1）企业结盟能够正向促进企业开放式创新能力的提升，但存在滞后期；（2）相较化药企业和中药企业，生物药企业的滞后期更长。本研究对于企业创新驱动发展和共同发展都有良好的借鉴意义。     

经济林产业上市公司融资影响因素分析

【目的】推动经济林产业上市公司发展的必要手段就是在资本市场中获取足够的资本要素,根据可持续增长理论的内在要求,融合产业特性,研究经济林产业上市公司融资影响因素,可以为制定出符合经济林产业上市公司发展的融资策略提供必要的决策依据。【方法】根据可持续理论构建融资策略评价指标,并提出相关假设,对21家经济林产业上市公司105个面板数据的回归处理采用随机效应模型,进行融资影响因素显著性分析。【结果】随机效应模型检验结果显示,总资产对数、总资产周转率、营业利润率和净资产收益率的t统计量分别为5.318 1、3.197 1、2.310 8和-2.684 8,说明我国经济林产业上市公司融资水平与企业规模、运营能力、自身竞争力等因素呈正相关,与企业盈利能力呈负相关;同时显示对企业资本抵押价值、偿债能力和内部积累能力影响不显著。【结论】经济林产业上市公司融资结构以外源性融资为主,内源性融资为辅;外源性融资结构不平衡,公司偏好股权融资,债务融资较少,整体资产负债率不高;经济林产业处于高速发展阶段,实际增长率高于可持续增长率,公司融资需求较大;盈利能力对内源性融资能力有很大的影响,公司规模与现金流量管理也是提升内源性融资能力的重要因素。