BP人工神经网络在信用卡评估中的应用

随着经济的不断发展,金融业在经济发展中发挥着越来越重要的作用,各商业银行的信用卡业务也在逐渐增加,对银行客户的信用评估是否合理、科学、准确,关系着银行在办理信用卡过程中承担风险的大小。通过有效的信用评估,可以大大降低银行承担的风险。该文介绍了人工神经网络(Artificial Neural Networks,简写为ANNs)、误差反向传递神经网络(简称BP人工神经网络)的网络结构和学习训练算法。并使用BP人工神经网络模型,将来自UCI Machine Learning Repository网站的三组数据输入到BP人工神经网络,通过创建不同的隐含层、设定不同输入层的神经元数及使用不同的训练方法来得到BP人工神经网络在信用卡评估的准确率及速度。结果发现,BP人工神经网络对信用卡信息的匹配和筛选具有较为理想的效果,对银行客户的信用评估有较好的推荐及参考作用,有利于商业银行在对申请信用卡用户的信用评估,及时减小了在办理信用卡过程中承担的风险,对金融风险的防控也起了重要的作用。     

应用人工神经网络进行企业综合经济效益评估

本文提出了应用人工神经网络的ＡＲＴ模型进行企业综合经济效益评估的方法。该方法将企业的呼项经济指标作为人工神经网络的输入，利用人工神经网络的分类功能对企业进行分类。本文以一个算例说明了该方法的实现过程，并对结果进行了讨论。计算表明了该方法的可行性。     

基于人工神经网络的企业知识管理综合评价模型研究

本文主要研究人工神经网络在企业知识管理评价中的应用问题。为了克服综合评价过程的随机性与评价专家主观上的不确定性,本文提出基于人工神经网络的企业知识管理综合评价模型。该模型采用多层前馈神经网络及BP算法,其仿真实现是以MATLAB下神经网络工具箱作为开发工具。通过仿真实例与专家评估相比较,验证了该模型的有效性。     

用控制图法和稳健统计-迭代法评估自动监测的不确定度

不确定度是准确度的一种表示方法。水质自动监测的质控数据分别采用控制图法和稳健统计-迭代法评估测量不确定度。单一浓度或不同浓度的质控数据均可先归一化,再用控制图法或稳健统计—迭代法评估不确定度,若存在离群值,则采用稳健统计-迭代法。该文将控制图法评估的测量不确定度、稳健统计-迭代法评估的测量不确定度与目前普遍使用的相对误差评价方法进行比较。     

遗传神经网络方法在课堂教学质量评估中的应用

课堂教学评估是提高教学水平,促进教学质量的有效途径.该文建立非线性评估模型,针对仅应用人工神经网络方法求解容易出现不收敛的情况,将遗传算法与BP神经网络结合应用,用遗传算法来优化网络的拓扑结构和学习参数,并筛选参与训练的评估因子,搜索出参加训练的输入参数和网络结构参数的最佳组合,从而建立具有较好预报效果的网络模式.实例计算结果表明,与未经优化的神经网络相比,具有收敛速度快,预测误差小等优点,具有较高的识别能力.     

政府部门360度绩效评估应用设计探析

随着国家我国政府部门绩效评估呈快速发展趋势，而引入企业绩效考评方法是一种主流思路。360度绩效评估是一种通过评估主体的多元化，对政府部门个体绩效进行全面客观的系统评估，从而保证了其结果的真实有效。360度绩效评估引入政府部门尚处于发展阶段，本文探索性地分析了360度绩效评估体系在政府部门的应用设计问题。     

二手车成新率方法的研究

本文将综合考虑影响二手车价值的多种因素,基于MATLAB统计软件,采用AHP层次分析法分析成新率的各影响因素、综合参数、调整系数在综合调整系数中所占的权重;以系数调整法来确定二手车成新率,从而确定二手车鉴定评估价格。     

论政府绩效评估对企业绩效评估的借鉴与应用——以360度绩效考核法为例

政府绩效评估是当今各国政府改革的一项重要内容。随着政府行政管理体制改革的扩展和深化，绩效评估在我国正日益受到重视。360度绩效考核法作为一种重要的绩效评估工具和先进的绩壶蝤理方法，通过国内企业多年的应用实践，收到了一定的成效。从政府绩效评估对企业绩效评估的借鉴和应用上看，360度绩交考核法在政府绩效评估中有一定的借鉴意义。本文以360度绩效考核法为例，分析政府绩效评估对企业绩效评估的借鉴与应用。     

金融风险计量中人工神经网络的应用

通过简要介绍金融风险计量方法的演进,阐述人工神经网络作为新技术如何具体应用到金融风险计量中,以及可行的遗传算法对人工神经网络的优化,论述了人工神经网络目前的应用现状,提出要运用其函数逼近、最优化处理功能于金融风险计量。     

电信运营商新业务投资后评估浅析

针对电信行业新业务管理需求和新业务成功价值链的特点,本文提出了一种适用于电信运营商的新业务投资后评估体系,并以某电信运营商省级分公司新业务投资后评估为例,探讨了新业务评估体系的构成及应用情况。     

Optimal control of an accelerated drifting process

This paper considers a production process in which product quality follows a stochastic drifting process during production. The drift time is assumed to be dependent on the process state and the deterioration rate increases when the process state deviates from its target. The discrete geometric jump model is studied first and then continuous approximation is examined for the drifting process. Optimal adjustment level is derived from a cost model.     

TEI@I方法论及其在外汇汇率预测中的应用

基于TE I@I方法论的理论框架,构建了一个基于TE I@I方法论的外汇汇率预测模型。在此模型中,传统的经济计量模型用于处理外汇汇率的主要趋势,人工神经网络技术用于分析外汇汇率的非线性,而文本挖掘和专家系统用于处理外汇市场中的突现性和不稳定性。最后,基于集成的思想,利用支持向量回归技术对上述3个部分进行非线性集成,从而获得一个更为精确的预测结果。通过实证方法验证了基于TE I@I方法论的外汇汇率预测模型的有效性。     

What Explains the 2007–2009 Drop in Employment?

We show that deterioration in household balance sheets, or the housing net worth channel, played a significant role in the sharp decline in U.S. employment between 2007 and 2009. Counties with a larger decline in housing net worth experience a larger decline in non‐tradable employment. This result is not driven by industry‐specific supply‐side shocks, exposure to the construction sector, policy‐induced business uncertainty, or contemporaneous credit supply tightening. We find little evidence of labor market adjustment in response to the housing net worth shock. There is no significant expansion of the tradable sector in counties with the largest decline in housing net worth. Further, there is little evidence of wage adjustment within or emigration out of the hardest hit counties.     

Integrating Neural Networks and Semi-Markov Processes for Automated Knowledge Acquisition: An Application to Real-time Scheduling*

Recently, artificial neural networks (ANN) have gained attention as a promising modeling tool for building intelligent systems. A number of applications have been reported in areas varying from pattern recognition to bankruptcy prediction. In this paper, we present a creative methodology that integrates computer simulation, semi-Markov optimization, and ANN techniques for automated knowledge acquisition in real-time scheduling. The integrated approach focuses on the synergy between operations research and ANN in eliciting human knowledge, filtering inconsistent data, and building competent models capable of performing at the expert level. The new approach includes three main components. First, computer simulation is used to collect expert decisions. This step allows expert knowledge to be obtained in a non-intrusive way and minimizes the difficulties involved in interviewing experts, constructing repertory grids, or using other similar structures required for manual knowledge acquisition. The data collected from computer simulation are then optimized using a semi-Markov decision model to remove data redundancies, inconsistencies, and errors. Finally, the optimized data are used to build ANN-based expert systems. The integrated approach is evaluated by comparing it with the human expert and using ANN alone in the domain of real-time scheduling. The results indicate that ANN-based systems perform worse than human experts from whom the data were collected, but the integrated approach outperforms human experts and ANN models alone.     

基于可变参数优化的相关证据合成方法研究

总结了相关证据合成的理论方法,分析了已有合成方法的不足,对相关证据的相关焦元 的分布情况进行了分析,提出一种面向问题的基于可变参数的相关证据的合成方法. 方法只对 相关焦元的基本可信数进行修正,克服了对相关证据所有焦元进行修正的弱点,使修正的对象 更加合理,修正系数可用基于学习的寻优方法得到. 在相关证据的相关焦元的基本可信数未知 的情况下也可进行相关证据的合成. 计算结果表明该方法对合成的结果有明显的改进     

基于神经网络的洪水灾害预测方法

在工程应用的实际预测中,主要有两类不同性质的问题,一类是强结构化问题,另一类是弱结构化问题。而洪水灾害系统的预测问题,基本上属于弱结构化问题。人工神经网络是处理弱结构化问题的强有力的工具,人工神经网络所具有的一些特征表明了它适用于洪水灾害的预测。本文建立了用于洪水灾害预测的人工神经网络模型,阐述了其基本原理,并结合实例说明了其应用。     

一类具有生存/危险特征的生鲜品价格策略研究

研究了一个周期内零售商对一种易变质生鲜品的订购和价格决策问题。引入价格转折点概念,变质率具有三参数生存/危险特征的Weibull分布,需求率依赖于变质率和价格,建立利润最大化的目标函数,将求解最优价格的问题转化为带有控制的Bolza问题,得到最优价格表达式。通过算例,研究了价格敏感度和价格转折点变化对利润的影响,进一步给出了灵敏度分析和价格弹性分析;对于生鲜品,随着时间的推移,销售价格越来越低;对销售价格敏感的顾客,销售量随着价格转折点的滞后而降低,但在整个销售阶段的1/2到3/5附近进行价格调整有助于增加利润。     

中国利率期限结构的非线性动态研究

以1996年1月至2010年3月中国银行间同业拆借市场月度加权平均利率作为研究对象,应用协整检验方法和线性向量误差修正模型对利率期限结构的预期理论进行实证检验,应用马尔科夫区制转移向量误差修正模型研究预期理论调整作用下的利率期限结构非线性动态过程。研究结果表明,预期理论在中国利率期限结构中是成立的;利率期限结构具有两区制的非线性动态特征,可以按预期理论的调整强度将两种区制分别描述为强调整区制和弱调整区制;不同期限利率的平均变动幅度和平均风险溢价水平随区制状态变化而发生变化,具有区制相依性,区制间的转移具有非对称性。因此,应该进一步加强对利率期限结构中经济信息的识别和应用,进一步提高利率期限结构的政策参考价值。     

产业结构变动对经济增长的影响

本文利用灰色关联理论,分析产业结构变动对经济增长的影响,并从产业结构本身的变化情况出发分析了产业结构变化对经济增长的影响。利用山东省统计年鉴中的数据,通过分析可以看出产业结构变动对经济增长起着很重要的影响作用,合理的产业结构是经济增长的基础。     

基于风险分担的污水处理BOT项目特许价格调整研究

特许经营在中国城市的污水处理行业中日益得到广泛应用,但是在特许价格的调整上仍缺少有效的指导方法。鉴于此,通过文献检索,识别出调整污水处理BOT项目特许价格所依据的关键风险,在政府和项目公司之间风险分担的基础上,针对政府承担的风险,给出单价调整和总价调整2种操作性较强的特许价格调整方法。