信息系统外包决策的AHP/PROMETHEE方法

针对信息系统外包项目优选这一重要问题,在已有方法的基础上,结合层次分析法与偏好顺序结构评估法,提出了一种基于这两种方法相结合的信息系统外包项目选择决策方法。以管理、战略、技术、经济、质量与风险6项因素作为评价准则,用层次分析法确定信息系统外包项目选择问题的层次结构与评价准则的权重,用偏好顺序结构评估法确定信息系统外包项目的排序,并通过算例说明该方法的有效性。     

一种新的商业银行操作风险计算方法:OpRisk

对于商业而言,操作风险已经成为与市场风险和信用风险同样重要的风险.本文考虑到中国商业银行目前操作损失数据极少的现实,借鉴CreditRisk 模型的基本思想,采用了一种要求输入数据参数较少的方法--OpRisk 方法,对中国商业银行操作风险资本金进行了试算,为银行提取监管资本提供一种定量化的选择方法.     

基于贝叶斯MCMC的POT模型——低频高损的操作风险度量

对低频率高损失的操作风险进行量化非常困难,其特点为较少发生,而一旦发生通常都会造成巨额损失,因此数据匮乏是一个严重的挑战,内部欺诈风险是此类风险的典型代表,也是中国商业银行有代表性的重大操作风险类型.在损失分布法的框架下,通过极值理论对内部欺诈风险进行度量;考虑到使用损失数据对频率直接拟合带来的问题,借助POT模型的重要性质对内部欺诈风险强度和频率进行估计;在此基础上,使用基于吉布斯抽样的贝叶斯MCMC方法估计POT模型的参数,以解决样本数据不足时极大似然估计中误差增大的问题.在这一方法框架下,以中国商业银行的内部欺诈损失数据为样本,对中国商业银行的内部欺诈风险进行度量,并估计了相应的经济资本.     

中国商业银行内控管理的经济学研究

中国经济与金融告诉发展,商业银行内部控制管理成为一种重要的管理方法.国内外银行发生的多起内部控制失效事件许多都可以归咎于操作失控,操作风险近年来引起银行业的高度关注.中国商业银行内部控制管理重点应放在操作风险的防范及风险文化的建设上.     

基于AHP-灰色关联度的配送中心选址决策研究

针对配送中心选址问题中的多种影响因素,建立了配送中心备选地址的因素评价体系并对评价指标进行了规范化的处理。在此基础上运用层次分析法确定评价指标的权值,以候选地址间的灰色关联度作为评价的准则,建立一种对多候选地址的配送中心决策模型。     

基于信度理论的商业银行操作风险计量研究

操作风险日益成为商业银行风险防范的重点,但由于其厚尾性特征以及建模所需数据极其匮乏,至今仍没有普遍接受的计量方法.本文将非寿险精算的信度理论应用于操作风险测量,推导了操作风险计量的信度模型,并在此基础上采用中国商业银行1990-2010年的数据对操作风险资本进行了实证分析.研究表明,按照巴塞尔委员会规定的99.9％的置信水平,每家样本银行需配置2至5亿的操作风险资本,为监管部门和商业银行防范操作风险、有效配置资本提供了一定的参考价值.     

中国商业银行内控管理的经济学研究

中国经济与金融告诉发展,商业银行内部控制管理成为一种重要的管理方法。国内外银行发生的多起内部控制失效事件许多都可以归咎于操作失控,操作风险近年来引起银行业的高度关注。中国商业银行内部控制管理重点应放在操作风险的防范及风险文化的建设上。     

企业技术创新中的市场风险分析与评价

企业技术创新成功最终体现在市场上获得推广.因此从市场角度分析技术创新风险就具有了特殊的意义.技术创新的市场风险分为递延风险和市场自身风险,为此,论文采用层次分析法构建出技术创新市场风险的评价指标体系,利用多级模糊评判方法对技术创新市场风险进行评估,并对递延风险指标的权重实施变权分析,从而得到了能够符合技术创新实际的市场风险评价方法.     

模糊层次分析法在科研机构评估中的应用

科研机构评估对推动科学研究事业具有非常重要的作用,国内外学术界对科研机构的评估问题都十分重视.多年来,我国在科研机构评估方面积累了许多经验,但评价方法还有待改进.本文提出采用模糊层次分析法对科研机构进行评估,利用模糊理论求出各因素的影响权重,进而求出各科研机构的综合评估数值,并根据数值对机构进行排序.     

基于变位置参数贝叶斯预测银行内部欺诈研究

内部欺诈事件类型是中国商业银行最严重的操作风险类型。但由于操作风险本质特征和中国商业银行内部欺诈损失数据收集年度较短,数据匮乏,为了在小样本数据下进行更准确的度量,本文采用贝叶斯后验预测分布方法,其中,假设损失频率服从泊松-伽马分布,而损失强度服从广义帕累托-混合伽马分布,分析后验分布的形式。由于在广义帕累托分布的参数估计中,位置参数的确定对估计结果的影响很大,因此,本文采用变位置参数线性趋势的贝叶斯分析以增强参数预测稳定性,降低位置参数选择对结果产生的影响,获得中国商业银行内部欺诈损失频率和损失强度的后验预测分布和边际分布,进而采用蒙特卡罗模拟,联合损失频率分布和损失强度的预测分布获得内部欺诈的风险联合分布。与传统Poisson-GPD极值分析法相比,在险值和预期超额损失明显降低,有利于银行降低内部欺诈操作风险资本。利用贝叶斯分析获得的后验分布可以作为未来的先验分布,有利于在较小样本下获得较真实的参数估计。