基于GP的个人信用评估非线性组合预测模型

个人信用评估对于商业银行控制信贷风险具有重要意义。针对单一模型存在的分类精度不高的问题，需将组合预测模型用于个人信用评估。本文在线性回归和Logistic回归两种单一统计模型的基础上，利用遗传规划（GP）构建了一种非线性组合预测模型。将模型应用于某商业银行的消费信贷数据的分类，其结果表明，基于GP的非线性组合预测模型有效地提高了分类精度，模型的第二娄误判率低，对于商业银行控制个人信用风险具有更好的适用性。     

GA改进的统计组合模型在个人信用评估中的应用

将分类精度作为遗传算法的适应度函数,利用遗传算法改进了基于线性回归和Logistic回归的统计组合预测模型,并将其应用于个人信用评估。结果表明,遗传算法改进后的组合预测模型在总分类精度和两类误判率方面都低于单一模型以及基于误差平方和最小的组合预测模型。利用遗传算法改进组合预测模型并用于个人信用评估是具有优势的。     

基于多种模型组合的我国2015年人口总数预测

首先建立了线性回归模型、曲线拟合模型、指数函数模型、时间序列模型、灰色系统模型5个单一模型,就2001-2004年的人口数分别对这5个模型的预测结果进行了比较;然后考虑将这5种模型用5种组合方法组成新的组合模型来预测人口总数;最后对我国2005-2015年的人口总数进行了预测,预测结果为我国2015年人口总数为14.30亿。     

基于VAR和GM组合模型的电力消费预测

组合预测模型较单一模型具有更准确的预测精度,利用中国电力消费1978年~2007年的年度数据,将VAR模型与灰色预测的GM（1,1）、无偏GM（1,1）两种模型有机组合,建立灰色VAR组合预测模型,对2008年~2015年的电力消费量进行预测。结果表明,该模型平均相对误差为4.88%,拟合精度较高,具有较好的应用价值。     

基于灰色马尔可夫组合模型的福州港吞吐量预测

灰色马尔可夫组合模型是将灰色预测模型与马尔可夫模型进行组合优化,通过其对福州港2012-2016年货物吞吐量及集装箱吞吐量进行预测,并利用残差模型检验,证明了灰色马尔可夫组合模型能够解决单一模型的局限性、粗糙性和不稳定性问题,预测精度高,符合事物的发展规律,对业界预测港口吞吐量具有实践意义和参考价值。     

基于BP神经网络的组合预测及在电力负荷的应用

分析了电力负荷预测的意义及预测原理，并以传统方法证明了组合预测的优越性．在经典预测方法线性回归和现代预测方法灰色模型的基础上，通过BP神经网络进行组合预测，分别应用单一模型和以计算机为工具的组合模型对上海市年电荷用量进行预测．通过分析和比较验证了该组合算法的有效性，     

装备论证多方案组合评价模型与实证研究

针对装备论证多方案综合评价中多方法评价结论的非一致性问题,提出并构造了一种装备论证多方案组合评价模型。该模型采用Kendall协和系数对单一方法下的评价结果进行事前一致性检验,模糊borda数法组合单一方法的评价结果,并通过Spearman等级相关系数对组合评价结果与单一方法评价结果的一致性进行检验。实证分析结果表明,该模型可行、有效,可以使装备论证多方案综合评价结果更加合理与完善。     

基于广义IOWA算子的安徽省税收组合预测模型

先引进广义IOWA算子，建立广义IOWA算子组合预测模型.该模型与一般的组合预测方法的不同在于组合预测的赋权系数与预测精度有着紧密联系而与单项预测模型关系不大.这是组合预测方法的一种新的可变赋权方法.在此基础上建立基于广义IOWA算子的税收组合预测模型，并通过与指数平滑方法、线性回归预测方法和灰色预测方法进行比较，发现组合预测模型既稳定又精确.     

基于组合预测模型的煤炭能源消费总量预测

文章以2000—2016年的煤炭能源消费总量为原始数据,分析改进灰色预测模型,同时引入逻辑斯蒂预测模型,以组合模型与原始数据的残差平方和最小为目标函数确定组合模型权重系数,建立组合预测模型,通过验证3者的预测结果,得出组合模型比单一预测模型预测效果更好,适用性更强,对于煤炭能源消费总量的预测具有较好的指导意义与可行性。     

两种组合预测优化模型的分析和比较

对两种线性组合预测方法的优化模型进行分析和比较，旨在为实际应用中的组合预测方法的优化设计提供理论基础，其结论对组合预测理论和实践有着重要意义。     

基于判别分析的个人信用评分模型研究与实证分析

在国际上,个人信用评分是个人信贷风险防范的重要环节,而目前我国还没有制订出一套规范的个人信用评分指标体系和方法。文章利用真实的个人消费信贷数据,选择合适的字段作为指标变量并进行赋值,对假设条件的检验分析后,建立了个人信用评分的多元线性判别模型并进行了检验。实证研究表明:该模型具有较好的稳健性,且具有一定的判别预测能力,但仅用训练集计算的分类正确率还不能真正地反映模型的预测能力。     

信用风险评价模型进展及其对我国农村信用社适用性研究

本文回顾和介评了 2 0年来特别是近年来信用风险评价方法及模型进展 ,包括传统的主观分析法、信用评分系统、期限结构模型、死亡率模型、 RAROC模型以及新近推出的所谓内部模型如 Credit- VAR、Ceadit Risk+等。最后 ,简要分析了国际上流行的信用评价方法对我国农村信用社的适用性     

基于模糊层次分析法的个人住房贷款风险评估研究

目前商业银行个人住房贷款风险管理中定性方法存在一些缺陷.在借鉴国内外个人信用评分指标构建经验的基础上,选取五大子目共19个指标形成个人信用评分指标体系,引入模糊一致判断矩阵,运用模糊层次分析法确定指标权重,从而构建了商业银行对个人住房贷款风险控制的定量模型.利用模型可以确定房贷申请者个人信用评分及等级,即按得分多少将房贷申请者个人信用划分为从AAA至C等七个不同的等级,商业银行则依据房贷申请者的信用评分等级给予不同的放款政策.     

商业银行消费信贷业务绩效评价研究

随着消费信贷业务的迅速发展,有必要对其绩效进行全面评价。为此需要系统、科学地构建评价指标体系,并根据指标特性和AHP原理建立合适的无量纲化评分模型,做出综合评价和分析。     

27类蛋白质折叠子的识别及其位点的统计分析

从蛋白质的氨基酸序列出发,采用全体分类的分类策略识别27类折叠子.当使用5种矩阵打分的方法识别27类折叠子时,预测结果并不理想,进一步使用了以矩阵打分方法得到的分值及氨基酸的二肽组分共同作为参数的离散增量算法,取得了较好预测效果.总的预测成功率达到了45.43%.     

商业银行信用风险评估模型比较研究

信用风险评估是商业银行信用风险管理的首要工作和关键环节,信用风险的量化和模型化是现今信用风险研究的主要趋势,随着对信用风险评估模型领域的探索研究不断地深入,建立适合我国国情的商业银行信用风险评估模型刻不容缓.通过对西方商业银行信用风险评估模型的比较研究,指出其特征和优缺点,以期为我国商业银行信用风险评估模型的建立提供借鉴和参考.     

一类具有道德风险的银企最优借贷合同

给出了一类具有道德风险的银企最优借贷合同的一般模型 .在一般模型中加进银企双方风险中性的条件 ,得到了相应的最优借贷合同 ,并对一般模型下的最优借贷合同的特征进行了必要的分析     

对数Gauss衰减的信用风险传染模型与CDO定价研究

现有违约传染模型无法描述现实金融市场中一方的信用违约对另一方信用违约强度影响随时间推移的跳跃衰减特征。为此,将对数高斯（Gauss）衰减函数引入到信用违约强度模型中,建立具有双向性或环形特征的两个公司间信用风险传染的对数高斯（Gauss）衰减模型,研究该模型下两个公司的生存函数及其担保债务权证（CDO）分券层的定价。通过仿真和数值算例发现,在对数高斯衰减信用风险传染模型下信用违约方的信用违约时间及其对另一方的冲击强度、违约影响的衰减速率对担保债务权证（CDO）分券层价格具有显著的正相关关系。