综合模糊认知图与BP神经网络的建模方法新探

文章介绍了模糊认知图的基本原理、推理机制及非线性赫布学习算法,然后综合考虑BP神经网络与基于非线性赫布学习算法的模糊认知图,提出了一个新的建模方案,并以股市股价预测问题为例对其进行了检验。研究结果表明:模糊认知图与BP神经网络方法的结合,不仅弥补了传统神经网络模型不具有解释性的缺陷,而且提高了模型的学习效率。     

基于KMV模型的我国农业银行信用风险管理实证研究

文章在充分考虑我国农业银行贷款对象的基础上,选取三十家沪、深上市公司作为研究样本,运用KMV模型度量了上市公司的预期违约率。研究表明,KMV模型总体上能够较好地评估上市公司的信用风险水平,因而适用于我国农业银行的信用风险管理。     

基于KMV模型上市公司违约点的确定

上市公司的信用风险同时关系到企业与银行的健康发展.在发达国家,信用风险预测模型越来越严密与精确.文章根据KMV模型的原理,利用我国上市公司的实际数据,采用最小误判法,确定了我国上市公司的违约点和违约距离,井对此违约点及违约距离进行了实证检验.     

上市公司信用风险的度量

文章根据通达信概念板块的分类,在11个经济区中分别选取3个行业组成研究样本,应用修正的TGARCH-KMV模型度量不同经济区、不同行业上市公司的信用风险.研究结果表明:在经济区比较上,东部沿海地区上市公司的信用水平最佳,中部次之,西部最劣.其中,位于环渤海经济区的上市公司信用风险最小,而地处成渝特区的企业信用风险最高;在行业比较上,资产规模最大的房地产业,其上市公司信用风险最小,医药制造业次之,而高科技的信息技术企业信用风险最大.同时,利用因子分析法阐述影响上市公司行业信用风险的财务因子及其对应政策.     

四大行业商业信用风险研究

文章从KMV的基本原理、研究方法以及实证研究等方面着手,对KMV模型在中国股票市场中评价上市公司信用风险的能力进行研究.具体选取了4大行业的8家公司(4家ST公司和4家非ST公司)作为样本,通过对其进行KMV度量模型的相关参数,如股权价值、资产价值波动率以及违约距离等进行计算和对比,结果显示KMV商业信用风险度量模型对我国企业商业信用风险的评估具有适用性,值得推广.     

上市公司资产规模对公司信用风险的影响

借用KMV信用风险度量模型,利用我国上市公司2000-2003股票价格的时间序列数据,对我国上市公司的违约频率进行了实证分析.     

上市公司内部控制评价研究

文章依据<企业内部控制基本规范>的基本内容,提出了上市公司内部控制评价指标体系,运用层次分析法和模糊综合评价的方法建立内部控制评价模型,并从操作层面阐明了该模型的具体运用,为上市公司执行内部控制基本规范开展内控有效性评价提供灵活适用的技术工具.     

基于Copula函数的行业信用风险相关关系研究

文章首先分析了当前进行信贷组合中的相关关系的研究,主要包括指标和测度的方法.然后介绍了Copula函数理论及其常用的函数形式.最后借助KMV方法将上市公司财务数据转化为信用风险指标,以此测度行业的信用风险相关性,并以房地产和制造业为例研究了信用风险模型的Copula函数选择.     

上市公司信用风险计量研究——KMV模型及其应用

文章系统地讨论了KMV模型的基本结构及其形式,并对我国上市公司的信用状况给予了实证分析,指出了KMV模型在分析中国上市公司信用风险时所面临的一些问题与不足.     

基于支持向量机的上市公司信用风险评估研究

文章运用一种基于小样本学习的支持向量机(SVM)方法构建信用风险模型进而应用于我国上市公司信用风险评估。实证分析的结果表明:支持向量机在信用风险评估中比多元判别分析(MDA)方法更为准确和有效;研究结果为银行、投资者有效判别信用风险提供了理论依据。     

基于突变级数法的旅游上市公司经营业绩的综合评价

作为旅游业内的龙头企业,旅游上市公司的经营业绩直接反映整个行业的盈利水平和发展潜力。目前对旅游上市公司业绩评价方法主要有主成分分析、因子分析、模糊评判等,但这些方法对权重的确定主观性较大或计算过程过于复杂。突变级数法不需对评价指标赋以权重,避免了主观性较大的权重概念,因而显得更适宜和更准确。文章依据突变级数法建立旅游上市公司经营业绩评价指标体系,选取23家旅游上市公司2007年财务数据为样本,进行了具体的分析和综合评价。     

中国钢铁企业竞争力的评价体系构建

文章构建了基于资源禀赋、规模实力、生产能力、经营发展能力等方面的钢铁企业竞争力评价体系,并运用区间数模糊评价法对其进行评价,并以18家钢铁上市公司为例进行了实证研究.     

上市公司会计信息质量模糊综合评价研究

文章依据影响会计信息产生的相关因素,建立了评价指标体系,选择模糊综合评价法建立了会计信息质量评价模型,并选取两家上市公司的实际会计数据对模型进行了验证,结果符合客观实际,说明模型具有实际应用价值。     

百货商场顾客满意度评价模型的构建

基于传统ACSI模型存在非线性、有效性两个问题,本论文将模糊影响图评价方法应用于顾客满意度的测评.以百货商场业为例,本文建立了基于模糊影响图方法的顾客满意度模型,并进行了实证分析.     

软件产业虚拟集群信任模糊认知时间模型研究

软件产业虚拟集群信任是复杂且模糊的,文章针对其难以量化和难以直观表达的问题,分析软件产业虚拟集群信任源的构成和信任产生途径,建立软件产业虚拟集群信任的概念模型.在此基础上,构建了软件产业虚拟集群信任的模糊认知时间图,用于模拟信任动态变化过程中信任前因与信任形态之间的复杂因果关系,并量化信任节点间的影响程度.最后以江苏虚拟软件园为例,验证软件产业虚拟集群信任模糊认知时间模型.     

企业信用状况的定性评价——基于logistic回归模型的分析

以材料和机械制造行业100家上市公司综合财务数据为样本数据,采用主成分分析和logistic回归模型,对企业的信用风险进行定性评价,简要评定企业的守信状况,影响企业信用的主要是企业的偿债能力,且同资金的流动性和运营效果密切相关,并给出结论与建议,指导债权人、投资者和交易方投资决策。     

在线拍卖买方信用度评估

信任是影响在线竞拍市场发展的关键因素之一。文章针对网上拍卖的特点建立了反映竞买人个人资产、个人基本情况和历史交易记录的3大类,12项指标构成的竞买人信用风险评价体系。针对信任评估的主观性、模糊性以及无法精确地描述和验证等问题,提出采用模糊综合评价方法对竞买人的信用进行评估,并运用这种方法针对一个竞买人进行了实例分析。     

上市公司信用风险评估方法之比较

本文分别运用Logistic回归法和主成分判别分析法建立了两种模型,并比较两种模型的判别效率,从而确定一种好的评估上市公司信用风险的模型。     

信用风险的非线性二重组合判别模型

随着金融全球化的不断发展,商业银行业务不断扩大,其伴随的由于信贷业务而产生的信用风险影响巨大,引起了学术界和金融机构的广泛关注。大量的量化信用风险的模型被开发出来。文章在通过对现在广泛研究的多元判别模型、KMV模型和神经网络模型进行分析的基础上,总结出现有的信用风险量化模型特点,提出了非线性二重组合判别方法对企业的违约风险进行判定的方法,并对该模型的算法进行了分析。最后,通过上市公司的数据对模型违约可能进行了实证分析并得出结果。     

基于模糊C均值聚类法和粗糙集理论的评价方法研究

粗糙集理论为处理模糊、不完整、不确定性知识分析提供了一种新的分析理论,更具客观性,其不足之处在于决策表中的值必须是离散值.文章首先介绍了粗糙集理论及其基本概念;然后引入了基于模糊C均值聚类法的连续属性离散化方法,并结合二者提出了一种综合评价方法;最后以20家上市公司作为经验样本,对其财务状况做出了综合评价.