基于人工神经网络的企业营销风险预警

为了解决企业的营销风险预警困难问题,论述了人工神经网络理论用于企业营销风险预警的理论依据,并探讨了风险预警的神经网络诊断的一般程序和步骤。该方法在认识传统BP神经网络算法不足的基础上,引入加权评分模型和并行技术,进行了算法改进。最后通过一个案例分析,说明该方法能适应多种不同情况的风险预警问题。     

移动运营商社会渠道风险预警研究

基于移动运营商渠道战略转型的需要,将back propagation（BP）神经网络引入移动运营商社会渠道风险预警研究。首先建立社会渠道风险预警指标体系,然后在此基础上构建了基于BP网络的移动运营商社会渠道风险预警模型,并对模型进行了训练和检测。结果表明,该模型在判断社会渠道风险状况和分析社会渠道风险来源方面有实际应用价值。     

震灾网络舆情风险监测指标及其评估方法

为科学构建震灾网络舆情风险评估体系,在舆情监测指标构建基础上提出基于加速遗传算法的BP神经网络（AGABP）风险评估方法。依据网络舆情演化理论,围绕震灾网络舆情的物理属性和社会属性提出2个维度、4个二级指标和10个三级指标的震灾网络舆情风险监测指标体系。在评估方法上,针对常规评估系统对非线性、高维度和非正态评估问题的局限性,利用BP网络能够以任意均方差的精度逼近任意平方可积非线性连续函数的优势,将BP网络用于震灾网络舆情风险监测评估中,并用加速遗传算法（AGA）对BP网络参数进行优化,以解决常规BP网络存在训练速度慢和容易过早收敛的问题。通过随机样本数据对AGABP模型进行自学习训练,并用实际样本数据验证,结果表明：与BP神经网络、逻辑斯蒂曲线相比,本研究所构建的AGABP模型在收敛速度、评估准确度上有明显优势,能够用于震灾网络舆情风险管理实践中。     

营销风险预警机制研究

通过对营销风险来源分析,构建了营销风险预警指标体系,并基于多层次模糊综合评价方法,提出营销预警分析模型,将定性与定量指标进行综合评价,在此基础上,企业可根据具体情况,确定风险等级及采取相应措施。     

用VAR模型测量我国金融市场风险

我国金融市场是一个发展中的新兴市场,近年来,国际金融市场所面临的风险种类越来越多,对金融市场风险的正确度量构成了风险管理的基础。本文主要介绍广泛应用于度量市场风险的VAR模型,文章从研究VAR模型的具体操作方法入手,分析VAR法对于我国金融市场风险管理的影响,作出相应的评价。     

基于动量BP神经网络的PFI项目风险评价

运用BP(Back Propagation)神经网络技术,采用动量BP算法,构建风险评价模型.对PFI项目存在的系统风险及非系统风险进行划分,建立包含政治、法律、金融、生产、市场、信用以及环保等风险的PFI项目风险评价指标体系.对专家组打分获得的训练样本进行训练,得到可靠性验证的训练网络.最后,将某PFI项目打分结果输入已训练好的网络,判定该PFI项目风险等级,为私营公司的决策提供参考依据.     

风险文化及其测量方式研究

在国内外风险管理领域中,对风险文化的研究属于热门话题,从风险文化的起源与现状出发,详细介绍风险管理的定义和内涵,当前风险管理领域主流的风险文化衡量模型,剖析这些测量模型作为诊断工具的用处,可以用此模型来测量和追踪组织中的风险文化是否有效。     

福建省农村商业银行风险评估体系研究

在国内外大量前人研究基础上,将农村商业银行风险主要分为信用风险、流动性风险、市场风险、操作风险和政策风险。应用专家评分法筛选各风险的关键影响因素后,共采用17个影响因素构建风险指标体系。以向福建省农村各地区,包括镇、乡和村的各商业银行农村分支行分散投放后回收的有效调查数据为依据,应用包含17个输入节点、30个隐藏节点和一个输出节点的五层BP神经网络构建评估模型,并进行样本训练和验证,通过对实际输出和标准输出的一致性对比得出结果并表明,农村商业银行风险评价指标体系和模型较为理想,有较好的有效性和可行性,可为农村金融机构准确评估风险提供理论依据。     

基于BP神经网络专家系统的财产保险公司全面风险预警系统研究

为了克服传统的偿付能力监管所隐藏的风险因子考虑不周以及保险统计数据匮乏等的弊端,借鉴国内外权威保险监管机构和专家学者的最新研究成果,尝试提出了我国财产保险公司全面风险预警指标体系;利用BP神经网络和专家系统相结合的方法,构建了我国财产保险公司全面风险预警机制并进行了实证分析。结果表明,利用BP神经网络专家系统对财产保险公司进行全面风险预警,具有极高的预测精度和较强的鲁棒性。     

基于模糊神经网络的企业人力资源风险评价

作者针对企业人力资源风险评价中的模糊性特点,将模糊逻辑与神经网络融合在一起,并应用模糊神经网络的评价方法,实现了对基于模糊神经网络的企业人力资源风险评价。该评价方法具有很强的学习能力,同时各个评价指标的权重是由网络通过学习自动生成的,因此更具客观性和准确性。     

基于模糊优选和神经网络的保险企业经营风险预警系统构建

论述基于模糊优选和神经网络的保险企业经营风险预警方法的理论依据,阐述组成我国保险企业经营风险预警系统的三个重要环节:基于BP神经网络的风险预警指标预测子系统、基于模糊优选理论的风险测评子系统和基于模糊优选BP神经网络的风险报警子系统三个子系统的构建原理,并通过实例分析证明该方法有效、可行。     

基于BP神经网络的天然橡胶市场风险预警系统构建

构建了以产区价格为警情指标、以BP神经网络为预警模型的天然橡胶市场风险预警系统。使用1995—2008年的年度比率数据迭代计算进行网络训练,利用权重矩阵和传递函数计算了各指标的灵敏度,在经济学理论上分析其影响方向,理论与实证结果基本一致,说明指标选取的合理性。结果表明:所构建的预警系统能够较好地对天然橡胶市场风险进行预警,且能够反映经济危机、重大政策变化等带来的不确定性。     

基于贝叶斯网络的营销风险评价研究

由于营销环境的多变性、营销系统的不稳定性和营销管理的复杂性,从而使得企业营销具有较高的风险性。营销风险的大小由风险发生概率和风险损失幅度决定,而在实践中,概率大小是难以确定的。本文通过贝叶斯网络（BN）的结构学习和概率学习,综合先验信息和后验信息,结合企业实际构建了营销风险评价指标体系和BN分析模型,进行了营销风险概率推断,在此基础上进行了营销风险评价。     

基于BP神经网络组和DS证据理论的信用风险评估算法

结合BP神经网络和DS证据理论,将其有效地结合应用于商业银行的信用评估中。该方法通过对信用风险的输入数据特征进行分类,建立BP网络组,对网络组的输出,建立对于各类信用度的基本概率分配函数,最后利用DS证据理论融合,从而实现信用风险的最终决策。通过实际案例,验证了算法的可行性和有效性。     

基于BP神经网络的科技人员人岗匹配测评模型

人岗匹配作为企业人力资源管理的核心,能够为企业制定人力资源规划提供科学合理的依据。考虑科技人员的特点,建立科技人员人岗匹配评价指标体系,利用BP神经网络理论建立人岗匹配测评模型并进行模拟仿真,验证BP神经网络强大的自组织、自适应和自学习能力,科学有效地评价企业科技人员的人岗匹配情况,对于优化科技人员人力资源配置和完善人力资源管理具有重大的理论和现实意义。     

基于模糊神经网络的企业信用风险评估模型研究

根据浙江省企业信用评价指导性标准和规范所确定的企业信用评价指标体系,建立了模糊神经网络的企业信用风险评估模型。该模型中确定的模糊规则层具有自调节的功能,可以较好地实现对企业信用风险的评价。利用MATLAB2010a编程对样本数据进行实证分析,结果表明模糊神经网络评价企业信用风险具有较高的准确性和稳定性。     

基于神经网络技术的房地产商业贷款风险分析

本文根据建筑行业项目给出了具体的商业风险评价指标,建立了模糊神经网络模型.旨在通过数据挖掘的方法对房地产行业的贷款客户进行贷款的风险评价,以便预测贷款的风险等级.