基于非线性SVM的上市公司财务危机预警模型研究

为了克服传统财务危机预警模型在假设前提、样本容量、泛化能力等方面的缺陷,应用非线性SVM构建了财务危机预警模型.该模型以偿债能力、营运能力、盈利能力、现金能力和成长能力等五方面的15个财务指标作为输入变量,以上市公司是否被特别处理(ST)作为输出变量,实证分析表明:该模型具有100%的训练精度和90%的验证精度,学习和预测能力良好.     

支持向量机的上市公司财务危机预警模型

1研究背景中国证券监督管理委员会于1998年3月16日颁布了《关于上市公司状况异常期间的股票特别处理方式的通知》,要求当上市公司出现财务状况或其他状况异常,导致投资者对该公司前景难以判定,可能损害投资者权益的情形时,证券交易所应对其股票交易实行特别处理(Special treatm     

基于投资者视角的信用类债券违约风险预警

债券市场违约会给投资者带来较为严重的损失。文章选取了2014—2020年债券市场上发生债券违约的149个主体,总计获得了447个债券观测值。使用支持向量机（SVM）方法,基于债券偿债现金流的角度,建立了债券违约的预警指标体系。研究发现,非参数模型的估计结果优于传统模型,加入24个定性指标和20个定量指标后的四种SVM模型预警能力均在97%以上（高斯内核模型与线性内核模型更优）,相较定量指标预警能力均有所提升。     

供应链危机预警决策支持系统的设计

供应链合作中的危机预警分析是保证协调供应链的有效工具.文章分析了基于支持向量机的供应链危机预警决策支持系统框架结构、组成构件和工作原理,建立了样本库存储训练样本,分别研究了推理样本收集、推理样本表示、执行支持向量机推理、样本训练和模型预警分析等关键技术.最后以供应链关联企业经营状况预警分析为例,说明了基于支持向量机进行预警分析的内部计算原理.     

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Twin-SVM的多分形金融市场风险的智能预警研究

本文以沪深300指数（CSI300）长达11年时间的5分钟高频交易数据为研究样本,首先提出一种基于多分形特征的金融市场正常与关注状态的界定方法,并引入新型的支持向量机（SVM）人工智能模型,即孪生SVM（Twin-SVM）模型对多分形特征下的金融市场风险展开预警研究。实证结果表明：（1）中国新兴金融市场的价格波动具有显著的多分形特征;（2）基于多分形特征参数界定的正常与关注状态不仅准确,而且也具有明显的统计检验意义和明确的现实意义;（3）与传统SVM和BP神经网络（NN）相比,Twin-SVM在预测精度上不仅显著更高,而且在预测稳定性上也明显更优,即Twin-SVM能够有效地解决其它预警模型存在的非对称样本问题。     

企业信用风险的度量方法

文章结合我国实际提出基于支持向量机的企业信用风险度量方法,并和神经网络等多种方法进行了实证对比分析,结果显示支持向量机具有较好的预测效果.     

电子商务信用风险评估模型

准确评估电子商务信用风险,有助于企业提高风险监控预警能力,促进健康持续发展.文章构建了基于灰色关联分析和最小二乘支持向量回归(LSSVR)的电子商务信用风评估模型.首先,引入灰色关联分析提取电子商务信用风险重要影响指标;其次,应用LSSVR建立电子商务信用风险评估模型,并利用粒子群优化算法选择LSSVR模型参数;最后,利用实际样本数据进行实证分析,并根据评估结果提出相应的应对策略.     

双正交混合核函数在财务危机预警中的应用

文章结合双正交混合核函数,获得基于点对点形式映射样本高纬度空间差,并按照平面对应的支持向量机混合双交核函数向量最优解,利用样本向量集在SVM模型上的混合核函数的双正交解向量进行线性规划,从而获得基于SVM的双正交混合核函数对上市企业财务危机预测集.结果证实,修正SVM的双正交构建的混合核函数能较好地反映上市企业财务危机预警指标的现实适用性.     

我国劳动关系和谐度预警机制的计量分析

文章尝试性地采用统计资料把中国劳动关系和谐度以AHP法,模糊评价方法进行了定量分析,并根据评价值用蓝灯,绿灯,黄灯,红灯对劳动关系安全域进行预警,使中国劳动关系和谐度完成了由主观判断到数值指标的具体化,能一目了然地直观反应社会和谐的晴雨表.文章重点在于开先河地计量出我国劳动关系和谐度预警机制指标.     

我国发展小额贷款的制度创新研究

我国目前的小额贷款公司是只贷不存的有限责任公司或股份有限公司,只贷不存的规定在预防风险的同时限制了小额贷款的发展.为此,笔者重点设计了小额贷款公司可以吸引存款的银行托管模式,通过银行托管能够有效地保障小额贷款公司存款的安全,增强信息的透明度.银行托管模式可以作为传统的只贷不存的小额贷款公司和地区性商业银行之间的过渡.除此之外,笔者还对小额贷款的政府扶助体系、小额贷款担保体系进行了具体设计.     

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。     

我国金融衍生市场风险预警体系的构建

虽然我国金融衍生市场由于起步较晚,产品创新水平和程度不高,但是随着我国金融市场的不断完善和发展,特别是在人民币国豚化趋势明显的大背景之下,我国金融衍生市场势必将面临较大的风险.因此,我们必须要未雨绸缪,构建金融衍生市场风险预警体系,积极做好风险预警工作,为危机预测和金融监管提供一定的参考.     

现代信用风险研究综述

现代信用风险模型主要分为结构法模型和简约法模型。这两类模型各有特点,但总体上是围绕着违约时间、违约概率、违约债券定价、违约的可预测性等问题展开,两类模型各自的特点也都缘于对这些关键问题的不同假定或处理方法。传统的结构法模型和简约法模型都是基于完全信息条件下的信用风险模型。近年来一些学者放松了关于完全信息的假定,建立了非完全信息的信用风险模型,使信用风险的评估和预测更加接近现实。     

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。     

商业银行贷款风险预警机制

银行贷款风险降低了资本配置的效率,采用AHP和GM方法,建立的动态预警机制可以有效防范信贷风险。     

信用风险压力测试方法与应用研究

分析了信用风险压力测试的重要性和一般过程,针对我国银行业数据缺乏的现状提出了基于LOGIT回归的测试方法,并通过收集我国宏观经济数据和金融机构的数据,利用该方法进行了应用研究,结果表明该方法可以为我国银行业信用风险管理提供有益的参考,结论部分指出了该方法存在的不足,提出了有关建议。     

基于SVM的基金业绩评估系统研究

基于结构风险最小化原则的支持向量机对小样本决策具有全局收敛性和较好的学习推广性.基金业绩评价问题本质是分类问题,本文提出基于SVM的二叉树多级分类器实现方法,并对系统特征进行选择验证.实证分析表明采用支持向量机设计的评价系统思路清晰,操作简单,重复训练样本少,在评估系统应用中有较强的实用性.     

基于支持向量机的新经济增长点选择研究

针对现阶段新经济增长点选择模型无法区分“已有的”增长点与“新的”增长点的问题,使用支持向量机挖掘新经济增长点的潜在性.研究显示:陕西省2010年38个工业行业可划分为“新经济增长点”与“非新经济增长点”两类,新经济增长点一类中前十位行业与陕西省“十二五”规划中的文化产业、高新技术产业、新能源产业发展相一致,可见支持向量机在新经济增长点选择中的可行性和可靠性.     

基于支持向量机的住宅消费预测研究——以杭州为例

针对目前用于住宅消费预测中的神经网络模型存在模型结构较难确定以及过学习等问题,提出了一种基于支持向量机的住宅消费预测新方法。用1998—2008年杭州城镇居民的住宅消费数据组成样本集,前8个样本作为训练集,后3个样本作为检验集,分别建立SVM模型和神经网络模型,比较两种模型的预测效果,结果表明：基于支持向量机的城镇居民住宅消费预测模型具有更高的预测精度。