基于淘宝网的信用评级制度与管理

据国内著名互联网分析机构艾瑞咨询调查,淘宝网占据了国内电子商务80％以上的市场份额。虽然淘宝网引入了信用评价体系,但其提供的是一个虚拟的平台,虚假交易、假冒行为、合同诈骗、侵犯消费者合法权益等各种违法违规行为屡屡发生。建议加强买卖双方诚信管理、建立透明的信用体系、完善网购的法律制度等来强化信用评级管理。     

我国创业板上市公司信用评级研究

文章选取2015年我国创业板上市公司的多元财务指标,运用因子分析法,在对每家企业进行K-means聚类分析的基础上,用Z值进行分类,将之作为该年度创业板上市公司信用评级的基准.然后利用该年度的数据作为测试集,以该模型对创业板上市公司的评级结果作为目标输出构建BP神经网络模型,并利用2016年创业板上市公司的财务数据,套用该模型进行仿真预测.发现创业板公司评级整体在中等偏下水平,且涨幅排名前十的公司信用评级整体上明显优于排名最后的十家公司,该评级结果说明,在2016年股市波动较大的情况下,创业板上市公司财务状况越好,其评级越高,越能经受住市场的考验.     

基于数据挖掘的上市公司信用评级变动预测

文章研究如何利用机器学习算法来预测中国上市公司的信用评级变动.选取了中国2003-2015年可得信用评级的记录,得到330条信用评级变动的记录.随后利用包含传统的线性分类器和最近提出的AdaBoost及随机森林分类模型等五类模型进行了实证.实证结果显示,随机森林分类模型对信用评级变动的预测能力最强.     

基于层次分析模糊综合评判法的商业银行信用评级

文章在建立商业银行信用指标评级体系基础上 ,应用层次分析和模糊综合评价对其信用程度进行了评级 ,并通过数据进行了实证。     

基于统计与聚类的信用评级新方法

文章针对国内信用评级研究面临的违约率数据缺失的问题,提出了一种综合回归思想与聚类算法的方法.通过得到的模拟数据进行回归分析,得到了关于回归与聚类一致性和最优输入参数两个回归方程;以回归方程来指导聚类算法,并利用我国2012年226家上市公司的财务数据对方法的有效性进行了检验.     

关于商业银行客户信用评级的探讨

一、客户信用评级在我国银行经营管理中的应用 商业银行自诞生之日起便同工商企业有着千丝万缕的联系,其业务的开展尤其是资产的运用必须要寻找缺少资金并能有效利用资金且信用良好的企业来投放资金.银企双方的信息不对称所导致的逆向选择和道德风险历来是国内外银行业十分棘手的问题,借款企业的经营不善直接导致银行贷款难以收回、银行资产质量下降甚至是破产的风险.     

早教品牌信用评级的实践和思考

让更多的家庭受益于早期教育研究成果精华,让更多的宝宝接受科学、系统地早期教育知识和训练,是所有早期教育工作者面临的责任和使命。通过对早教服务行业进行品牌信用评级及分析,分析目前我国早教服务行业品牌建设存在的问题、解决办法及其发展方向。本文通过对《品牌信用评级实施细则》中各项指标详细解析,指出了企业在各项指标上存在的问题并提出解决办法供企业参考。     

递归预测器神经网络在中国金融市场的实证研究

金融时间序列预测是金融理论领域的研究热点之一。以金融市场中普遍存在的弱混沌为基础,对递归预测器神经网络在中国金融市场的预测应用进行实证研究。在网络训练上,提出用遗传算法优化网络的阈值、权值以及激发函数的幅值和斜率。对国内股票、期货和黄金市场中几个有代表性的品种进行实证检验,计算了预测均方根误差（RMSE）和预测精度（PA）,并和两种典型的神经网络预测模型——BP神经网络、径向基函数神经网络做了比较,结果表明该模型有较好的预测效果。     

基于EMD的VaR估计方法及实证研究

文章提出了一种基于经验模式分解(EMD)的市场风险价值(VaR)估计方法。通过EMD将市场价格序列分解成不同波动特征的本征模态函数(IMF),以Hurst指数为判据将其重新组合为具有长期记忆性的主体部分和高斯噪声部分。利用神经网络预测主体部分的未来走势并对噪声部分进行方差分析,以此估计出市场的风险价值(VaR)。     

信用评级合谋的行为特征与监管的动态博弈模型

文章从发行公司、评级机构和监管部门三方的角度出发研究信用评级合谋的行为特征及其监管策略。通过建立某种动态博弈模型对案例和参数敏感性进行了分析。结论表明:首先发行公司的净收益总是为正,因此具有与评级机构合谋的动力,其信用评级的虚假程度与发行公司和评级机构的贴现因子以及查处概率成反比。其次评级机构一般往往倾向于合谋,其合谋收益分成比例由发行公司和评级机构的贴现因子的比例关系决定。再者监管部门付出的监管成本越大,信用评级的虚假程度就越低。据此给出了几点政策建议。     

基于粗糙集神经网络的商业银行信贷风险研究

引言 信贷风险是商业银行面临的主要风险。商业银行作为现代金融体系的主体部分，其信贷风险管理水平将对国家经济安全产生直接的影响。目前，我国对信贷风险的管理与量化研究尚处在起步阶段，在理论上尚有许多问题值得探讨。     

基于累积Logistic回归的西部上市企业信用评级模型

在企业获取资金的过程中,对企业进行全面的信用评级是成功获取资金的关键。文章对信用评级做出了简介,利用累积Logistic回归分析法对我国西部地区上市企业信用评级进行了分析和对比,讨论了模型的局限性和未来的研究方向。     

商业银行外部评级和资本市场评价比较研究

银行风险是当前中国面临的最主要的金融风险。为了准确评价银行的风险,首先介绍了两种最主要的方法——外部评级法和资本市场评价模型,再用默顿和KMV的相关理论计算了资本市场评价模型中最主要的参数d2,并用聚类的方法将d2分类后和外部评级法的结果进行比较,结果表明,市场评价模型的客观性和公正性较好,外部评级法的稳定性较好,两种方法各有优劣,可以互相借鉴。     

保险企业信用评级指标体系的构建

文章总结了保险公司信用评级的现状以及信用评级指标体系的特点,在此基础上构建了基于全面风险管理的保险企业信用评级指标体系.     

基于RBF神经网络的汇率预测研究

一、引言 汇率作为宏观经济中的一个十分重要的经济变量,对于国内国际经济的影响都是相当重要的。自2005年7月人民币汇率改革以来,人民币名义汇率改变了1995年以来的超稳定状态,呈现稳步升值,这不仅对国际经济贸易产生重要影响,而且也给本国的资本市场、实体经济及微观个体带来巨大变化。在当前复杂的经济环境下,人民币汇率的变动趋势非常受人关注,一直以来,许多学者也在利用各种方法对其进行研究和预测。     

加强小企业信用环境建设的三点建议

在越来越激烈的市场竞争中,大企业不断地购并、重组、联合,其规模不断扩大,而小企业顺应了市场经济发展的需要,作为社会经济的补充,其数量在不断增加,其生产领域也在不断地延伸。大企业为了提高经营效率,需要把零部件发包加工,承担者自然是小企业。如美国波音747飞机     

基于灰色RBF神经网络的多因素财政收入预测模型

针对财政收入及其影响因素原始数据呈随机性、非线性变化,两者之间具有非线性相关关系的特点,文章在分析RBF神经网络和无偏GM(1,1)模型两者建模优点的基础上,结合回归分析思想,提出了基于灰色RBF神经网络的多因素财政收入预测模型;并以安徽省财政收入数据作为检验样本对所建模型进行检验.     

基于Vague集理论的商业银行客户信用等级测定

文章将Vague集理论引入商业银行信贷风险评估体系,使用Vague语言值的区间值对评估体系中的指标进行计量,同时将向量的投影技术引入企业信用级别的计算,使用基于区间值特性的投影计算公式来确定企业信用级别,使商业银行对客户的信用评价更具有操作性,并降低了传统评价方法的主观性。     

基于模糊支持向量机的客户信用评估研究

文章首先比较了支持向量机与传统分类方法在银行客户信用评估中的效果,结果表明支持向量机更适于目前中国商业银行对个人信用的评价;其次引入模糊支持向量机处理银行客户信用样本中的不平衡问题。实证结果显示,带有模糊关系的支持向量机方法能够减小训练数据类别大小差异对决策机器造成的影响,有效地提高了信用评估的精度。     

商业银行重点客户管理能力的评估

文章以商业银行的实施重点客户管理为实例,通过分析客户关系管理的路径和因果关系,鉴别出客户管理能力评估的四个视角,指出对客户管理能力评估是一个持续的、反复的过程,并通过实证对评估方法的的可行性和有效性进行了验证.