基于贝叶斯网络的操作风险预警机制研究

鉴于商业银行的操作风险管理具有样本量小、结构复杂等特点,较难运用传统方法构建风险预警系统,本文采用贝叶斯网络.研究了商业银行操作风险预警系统的建模过程并根据我国商业银行操作风险的外部数据给出了算例.通过构建由关键风险指标和关键风险诱因组成的商业银行操作风险拓扑结构,本文分析了各类风险指标对操作风险的作用形式,在对各类节点赋值的基础上,通过贝叶斯推理,建立起商业银行操作风险的预警系统.以便在出现可能导致巨额损失时,商业银行能够及时采取措施化解操作风险.     

基于应对等级的突发事件网络舆情热度分析

突发事件应对等级是应急管理部门采取应对措施的基础,而网络舆情热度是突发事件态势发展的一个重要因素。以应对等级为切入点,构建网络舆情热度评价指标体系,从不同应对等级和事件类型的角度选取8个典型案例,运用GooSeeker等工具进行案例数据挖掘,获得各突发事件的舆情热度值,进一步通过构建突发事件应对等级和舆情热度分析图,发现其存在"一致"和"不一致"的对应关系。研究结果表明：一方面,把突发事件应对等级引入网络舆情热度量表,使舆情热度的评价与政府发布的应对等级建立联系,评价指标更加完善。另一方面,获得不同对应关系下应对等级对舆情热度的指标贡献,对突发事件网络舆情应对提出了更有针对性和科学性的建议。     

基于贝叶斯方法的中国商业银行同业借贷网络中系统风险研究

本文针对银行双边风险敞口不可得的现实情况,利用贝叶斯方法,基于185家商业银行在2013年至2017年的资产负债表数据,在不同的网络结构设定下构建吉布斯抽样器,根据大量银行间同业资产及同业负债分布矩阵的样本,考察了每个商业银行在负面冲击后违约的概率及其分布。研究结果表明,银行同业借贷网络的结构能够显著影响银行的系统风险和违约概率。当网络连接概率处于中等水平时,冲击影响的范围最广;在完全网络结构下,风险分担的作用大于风险传染。总之,银行同业借贷既可以分担风险,也成为了风险传染的渠道,这种功能的转换取决于以下几类因素的相互作用:冲击的性质,例如冲击的规模,受冲击银行的数量以及冲击涉及的银行类型;清算时资产的贬值程度;银行自身资产负债表的特征。如果仅考虑银行同业借贷渠道,样本期内最稳健的银行系统是在2017年,而2014年的银行系统最脆弱。     

网络突发事件的传播与控制策略研究

近年来网络突发事件频发,其对社会也造成极大的影响,如何有效地控制网络突发事件已经成为政府等官方机构关注的热点问题。本文首先探讨了网络突发事件传播中易出现的问题,然后针对这些问题提出相应的控制策略,这些策略为网络突发事件的控制方面具有一定地实践意义。     

基于贝叶斯网络的网络营销风险评估和管理研究综述

本文主要从研究的现状及趋势、研究的实际意义和理论意义、研究的方法和研究突破的难题等几个方面对基于贝叶斯网络的网络营销风险评估和管理研究进行详细的论述。     

贝叶斯网络在因果图中的应用

本文的目的在于描述一种用于表征和分析专家知识"贝叶斯因果图".它既是因果图,也是贝叶斯网络,综合了两者在表达专家知识方面的优点,并采用事实传递算法对决策变量进行推断.本文以一个市场专家进行产品发展决策为例,阐述了如何从因果图构造贝叶斯因果图以及如何用它来进行推断.     

基于贝叶斯网络的航空安全中不安全信息分析

针对航空安全中收集到的不安全信息,本文将安全检查发现的问题进行了分类,建立了民航安全检查的故障树模型,同时利用故障树模型进行了最小割集、结构重要度的定性分析。然后利用贝叶斯网络的学习能力结合故障树模型最终构建了民航安全检查贝叶斯网络模型,基于某航空公司安全检查发现问题的数据并利用贝叶斯网络的双向推理计算得到各影响因素对不安全事件的影响程度和不安全事件发生时各影响因素的重要程度。基于民航安全检查贝叶斯网络模型分析,本文得出个体原因、设施不完善、信息沟通因素最易导致工作流程管理中发现问题;管理流程、知识技能不足最易导致人员管理中发现问题;个体原因、培训、设备故障最易导致设备管理中发现问题。     

高职院校突发事件中网络舆论的特点与引导

高职院校在发生一些公共突发事件时,网络舆论在事件的缘起、进程、控制上起到了“扩音器”、“助推器”的作用,对学生的思维、价值观等产生了越来越大的影响。规范有利的网络舆论将有助于事件的妥当迅速处置,无序失范的网络舆论则会对事件的失控起到推波助澜的作用。从思政教育的视域出发,研     

时间贝叶斯网络及其概率推理

针对贝叶斯网络应用中出现的循环和动态问题,研究贝叶斯网络的时间扩展.给出了时间贝叶斯网络的定义;探讨了时间贝叶斯网络中环的存在合理性判断问题;给出了时间贝叶斯网络的概率推理算法,应用示例说明了方法的可行性.     

提升突发事件网络舆论引导水平

身处媒体事件时代,任何政府、单位、个人都有可能卷入其中,处置不当,都会受到影响和伤害。如何让网络媒体在重大问题上不缺位,在关键时刻不失语,就是要提升网络舆论的引导水平,掌握舆论的话语权,赢得发展的主动权,充分发挥媒体的公信力和影响力。因此,转变观念,快速应对,着力提升突发事件舆论引导的水平,也是地方政府和宣传部门处置突发事件必备条件。     

基于相似日聚类和贝叶斯神经网络的光伏发电功率预测研究

光伏发电功率的预测是光伏发电规划和运行的基础,因而受到越来越多的重视。文中提出了FCM相似日聚类与智能算法相结合的光伏阵列功率短期预测模型。该方法的思路是首先通过分析影响光伏阵列输出功率的主要因素,对历史数据与预测日气象环境进行模糊分类,并筛选出相似度高的子集作为样本,以提高预测样本的质量;然后通过神经网络映射出特征空间与光伏功率之间的复杂关系,并用贝叶斯理论对神经网络参数进行优化,提高网络的泛化能力。为检验该方法的有效性和精确性,将所提出方法与常用BP神经网络模型对同一仿真算例进行预测,预测结果表明本文提出的预测模型效果更佳。     

面向突发事件的应急献血者聚类与分配方法研究

突发事件发生后,应急献血者呈爆发式增长、献血设施超负荷运作。本文提出一种应急献血者聚类与分配的优化方法可以有效地解决该问题。在该方法中,首先提出了应急献血者的分类规则,并采用Canopy与K-means相结合的算法对应急献血者进行聚类分组;然后,考虑献血者的心理因素,建立了最大化血液满足、均衡各献血设施的工作量以及最大化献血者效用的多目标分配优化模型;进一步,考虑应急献血者的时间偏好,构建了献血时间安排的多目标优化模型;通过使用优化算法求解模型得到应急献血者的分配方案;最后,通过一个算例分析验证了该方法的可行性以及有效性。     

基于GERT网络的应急抢险过程资源优化配置模型研究

针对应急抢险过程中资源需求与供应不匹配的问题,通过定义应急抢险过程GERT网络的基本单元,建立了一种综合考虑灾害自身演化过程及外界作用相互关系的应急抢险过程GERT网络,设计了求解不同资源配置情况下突发事件状态转移概率的极大熵模型;研究了应急抢险过程GERT网络的简化性质,给出了基于GERT网络的应急抢险过程资源最优配置的求解算法。为应急资源配置提供了定性与定量结合的分析框架与工具,为灾害发展态势的预测及其资源配置提供了新的研究方法和研究思路。     

基于MCMC模拟的贝叶斯复合状态信用溢价模型研究

针对已有的信用溢价模型只考虑了单一尺度的波动均值回复过程,从而导致的信息损失问题,提出了贝叶斯复合状态信用溢价模型,据此辨析不同尺度的信用溢价波动回复状态。利用不同剩余偿付期的中国企业债信用溢价指数序列,引入了基于混合正态分布的多步MCMC方法对复合状态模型进行贝叶斯分析,研究结果表明:不同剩余偿付期的债券具有不同的异方差水平,均值回复过程可以区分为长期和短期两种趋势,并且分别具有不同的尺度维度;长期回复过程显示了序列的整体波动趋势,短期回复过程更细致地刻画了极值点的影响;与传统模型的比较突出了复合状态模型在拟合效果上的优越性。     

零售商长期后悔规避的供应链网络动态均衡

本文研究了基于时变随机需求的供应链网络动态均衡。由于需求的不确定性和季节性,网络中的零售商会考虑缺货后悔和存货后悔的负效用,基于长期后悔规避效用做出最优决策。利用变分不等式,刻画了网络中制造商层、考虑长期后悔规避效用的零售商层和需求市场层的均衡决策行为。通过数值算例,基于三种长期后悔情形分析了零售商长期后悔规避行为对其均衡订购量、利润、后悔值的影响。研究结果表明,零售商的长期后悔规避程度在不断增加、保持不变,不断减少这三种情况下,对其均衡订购量、利润、后悔值的影响不同。研究结论将指导供应链网络中企业,基于长期后悔规避制定最优决策。     

基于最小最大后悔值的应急救灾网络构建鲁棒优化模型与算法

应急救灾过程分为两个阶段：第一阶段启动应急救灾网络构建,在灾区附近设立临时应急配送中心,并由应急资源供应方向其紧急调配应急资源;第二阶段将应急资源从临时应急配送中心向灾区受灾点进行调度,以保证救灾过程顺利进行。本文研究第一阶段应急救灾网络的构建问题,考虑到突发灾害初期灾情相关参数概率分布情况难以获取,建立了基于情景的最小最大后悔值准则的应急救灾网络构建鲁棒优化模型。求解模型时,利用有限情景集表示第二阶段的不确定性数据,并将模型化为与其等价的混合整数规划模型,利用情景松弛的迭代算法进行求解。数值试验中给出相应的绝对鲁棒模型与本文偏差鲁棒模型作了比较,结果表明基于最小最大后悔值准则的应急救灾网络优化模型具有良好的鲁棒性,而且算法也是有效的。     

基于双层规划的供应链二级分销网络优化设计模型

从供应链集成的角度出发,利用双层规划模型描述了二级分销网络优化问题,充分考虑了网络决策部门及客户双方的自身及共同利益。同时设计了启发式求解算法,最后用一简单实例验证了模型及其算法的有效性。     

基于分布式工厂的供应链二级分销网络生产计划优化模型

从供应链的集成和协作角度出发,提出了在多工厂、多分销商条件下二级分销网络生产计划制定的双层规划模型,模型考虑了二级网络中制造商和分销商之间的信息共享,从而降低了整个链上的费用。同时设计了启发式求解算法,并给出了一个数值例子。     

突发疫情环境下基于服务水平的应急物流网络优化设计

针对突发疫情环境下的应急物流网络优化问题,本文定义了一类创新的应急服务水平函数,刻画了决策者对疫区应急物资需求满足程度与应急救援总成本控制之间的偏好侧重。在此基础上,进一步融合疫区的人口流动特性、不同疫区的人口密度特征、政府部门的二级环形预防策略以及应急配送的服务半径限制等现实因素,建立了基于服务水平的疫情应急物流网络优化模型。以江苏省甲型H1N1流感为背景进行算例测试,结果表明本文所设计的模型能够为疫情应急管理提供有效的政策建议和决策支持。     

基于现金闭环供应链中重复调运问题的协调机制研究

本文针对当前中国银行业现金物流管理中存在的高成本、低效率的重复调运问题,研究具有线性与非线性特征的两类罚款协调机制对商业银行现金清分策略的影响。为了衡量和比较协调机制的影响效果,分别构建了中国人民银行(中央银行)和商业银行总成本最优的联合决策模型以及商业银行成本最优的分散决策模型,分析了两类协调机制对商业银行清分决策的影响。研究结果表明：线性罚款机制不能激励商业银行选择联合决策下的最优清分率,无法实现降低现金闭环供应链总成本的协调目标;非线性罚款机制能够激励商业银行选择联合决策下的最优清分率,并在减少重复调运方面兼具约束与激励双重协调效果。