基于GP的个人信用评估非线性组合预测模型

个人信用评估对于商业银行控制信贷风险具有重要意义。针对单一模型存在的分类精度不高的问题，需将组合预测模型用于个人信用评估。本文在线性回归和Logistic回归两种单一统计模型的基础上，利用遗传规划（GP）构建了一种非线性组合预测模型。将模型应用于某商业银行的消费信贷数据的分类，其结果表明，基于GP的非线性组合预测模型有效地提高了分类精度，模型的第二娄误判率低，对于商业银行控制个人信用风险具有更好的适用性。     

GA改进的统计组合模型在个人信用评估中的应用

将分类精度作为遗传算法的适应度函数,利用遗传算法改进了基于线性回归和Logistic回归的统计组合预测模型,并将其应用于个人信用评估。结果表明,遗传算法改进后的组合预测模型在总分类精度和两类误判率方面都低于单一模型以及基于误差平方和最小的组合预测模型。利用遗传算法改进组合预测模型并用于个人信用评估是具有优势的。     

利率市场化条件下上市商业银行财务风险评价

选取上市商业银行2011~2013年的14个财务指标,首先运用因子分析法提取主因子,其次将提取的主因子进行聚类分析,改变传统的二分类,将财务风险划分为四类,最后通过寻找各类银行财务风险之间具有显著性差异的指标,并对这些指标提取主因子,采用多分类Logistic回归法构建一个上市商业银行财务风险评测模型,以期能有效地识别风险,实证结果表明,模型预测能力较好。     

基于神经网络及Logistic回归的混合信用卡评分模型

如何更好地对信用卡申请人进行识别和判断,提高银行预防和抵抗信用卡风险的能力,是所有银行迫切需要解决的问题。为了做出更高效、智能的判断,为决策者提供有效的决策支持,从而提高银行信用卡审批过程中资信评估的正确率及效率。本文提出结合神经网络及Logistic回归技术的混合模型,结合神经网络预测精度高及Logistic回归稳定性高的特性,对信用卡进行信用评分。实证分析的结果表明,混合模型的预测精度确实比单独使用神经网络模型和Logistic回归的预测精度高,证明了该方法确实是有效可行的。     

基于Logistic回归的犯罪概率预测研究

国内能够指导基层公安机关工作的犯罪微观预测研究甚少.基于Logistic回归模型构建了一个犯罪概率预测模型,对模型指标体系选取、数据预处理、模型训练等关键问题进行了重点研究,并进行了理论检验和实证分析证明.     

上市公司财务危机实证研究

财务危机数量的增多及投资风险急剧增大,使得建立一套科学的上市公司财务风险评价体系显得尤为必要。运用剖面分析和Logistic回归模型对ST公司及配对样本建立模型。剖面分析表明资产收益率判定效果最佳,Logistic回归模型对样本t-1年的判别率达到81．6％。     

股票市场表现、宏观经济环境与公司财务困境

以COX比例风险模型与Logistic离散时间风险模型为分析工具,检验了股票市场表现变量与宏观经济环境变量对中国上市公司财务困境风险的解释力与识别力.实证结果显示股票市场表现变量和宏观经济环境变量都与财务困境风险显著相关.加入这两组变量后,与只包含财务变量模型的回归结果相比,模型的总体解释能力与识别力都有了较大的提高.     

一种预测油田综合含水率的新模型──Logistic目标规划模型

本文将目标规划模型与预测油田综合含水率的Logistic旋回模型相结合，得到一种新的预测模型──Logistic目标规划模型，并将此模型应用于实际预测中，得到令人满意的结果．     

试用Logistic回归模型分析我国网络概念上市公司退市风险

本文采用统计学中的Logistic回归模型,建立我国网络概念上市公司退市风险预警模型,并通过对模型进行实证检验,证明新模型的有效性。     

累积Logistic模型在技术性贸易壁垒风险评估中的应用

近年来技术性贸易壁垒对我国出口企业的影响日益显著,为了防范技术性贸易壁垒造成的不利影响,极有必要构建科学有效的风险预警体系,对技术性贸易壁垒风险进行评估.为了更好的实现技术性贸易壁垒风险分级量化评估,可将累积Logistic回归模型引入这一领域,按照壁垒发生概率大小进行技术性贸易壁垒的风险划分,为技术性贸易壁垒预警体系的构建提供一定的技术指导与支持.     

企业信用状况的财务判断方法和模型--基于上市公司财务报告舞弊的实证研究

用68个存在财务报告舞弊和68个正常上市公司为样本,把分析性复核方法与4种模型相结合建立财务报告舞弊识别模型,以此检验财务报告舞弊行为是否会使财务结构出现异常状态。结果显示:舞弊行为确实导致企业的财务结构出现异常状态,4种识别模型都具有一定的有效性,并且发现Logistic回归模型的识别率最高。     

包含周期变动的回归预测模型及其应用

在包含周期变动的回归预测模型基础上,在趋势分量的估计中引入了多元线性回归估计,并将此模型应用于山东省城镇居民人均生活消费的预测,提高了拟合度和预测精确度.     

SVM模型在信用卡申请管理中的创新应用

中国金融市场逐步全面对外资开放,信用卡业务已经成为外资银行争夺的重点,其中导致信用卡风险发生的部分原因是银行系统并没有采取合理的信用评分模型对申请领卡人的资信进行审查.通过将基于统计学习理论的分类方法SVM(Support Vector Machine)引入信用卡申请管理,建立了信用卡申请管理的评分模型.同时将SVM与信用评分领域常用的Logistic回归进行了对比,从而帮助银行挑选优质客户.     

基于小波分析与支持向量机的人民币汇率预测

利用支持向量机方法对汇率进行预测是金融市场研究领域一个重要的研究课题.结合小波变换与支持向量回归,提出一个三阶段时间序列预测模型.先以离散小波框架将汇率序列分解成不同尺度的多个子序列,揭示蕴含在预测变量内的信息,并对各个子序列进行时间序列分析,再以支持向量回归为工具,以这些子序列为预测变量建构支持向量回归模型,最后将各个序列的预测结果进行重构,得到预测结果.实证结果显示,该模型的预测效果较之BP神经网络与单纯的AR-SVM模型更优,证明基于小波分析与支持向量机相结合的预测模型可以为人民币兑美元汇率提供比较准确的预测.     

列维分布VaR模型在中国证券市场风险上的应用及分析

在建立差分股指预测模型的基础上,分析列维分布VaR模型在中国证券市场风险上的应用,并对其精度和预测的可靠性进行了检验,发现基于差分股指预测模型上的列维分布VaR模型仍不失为一有效的估测中国股市风险的方法.     

基于结构元理论的模糊回归预测

在许多预测问题中,观测得到的数据既具有随机性,也具有模糊性,因此常采用模糊回归预测.该文基于模糊结构元理论,构造了一种有对称结构元线性生成的线性回归预测模型.该模型可以把复杂的模糊线性回归预测问题归结为普通规划问题求解,计算简单,易于实现,减少了模糊线性回归预测模型的复杂性.     

基于三元Logistic的财务困境预警模型实证研究

采用三分法,将公司分为财务困境公司、财务状况不稳定公司和财务状况良好公司三类,运用主成分分析和三元Logistic回归构建了财务困境预警模型.研究结果表明, 基于三元Logistic的的财务困境预警模型预测能力较好,误判成本较低,能给投资者、公司管理层和债权人等相关各方提供更为明确的反映公司未来财务情况的信息.     

基于舞弊三角理论的财务舞弊识别模型研究——支持向量机与Logistic回归的耦合实证分析

文章基于舞弊三角理论,对舞弊风险因素进行T检验,选取显著特征运用支持向量机算法和Logistic回归分析方法构建了舞弊识别模型,并进行比较。研究结果表明,财务稳定性越差、监督部门的监督积极性越低、曾经获得非标准审计意见次数越多,公司发生财务舞弊可能性越高。应制定合理的报酬激励机制,降低报酬契约冲突带来的舞弊压力;建立健全内部控制和风险管理评价,减少舞弊的机会;加强内外监督机制,杜绝舞弊的借口。     

政策决策过程的社会稳定风险识别研究

中国面临着不断升级的社会性冲突风险,而政策决策和行为成为冲突风险的主要来源.政策从制定到实施都是一个利益分配和协调的过程,这个过程非常复杂和困难,一旦出现不协调和不平衡现象,就会出现风险.显然,识别政策决策过程的风险至关重要.构建社会稳定风险识别模型,并通过实际案例分析阐释利益群体引发风险的行动逻辑,将有助于决策主体在决策过程中围绕利益群体的价值观、决策属性、决策资源、执行制度进行风险识别,不断提高决策质量.     

基于公司现金流信息的财务困境预测实证分析

从财务困境的定义、产生的原因及其早期信号等方面探讨企业财务困境相关问题。使用因子分析法浓缩财务指标,把现金流信息引入到企业财务困境预测中,最后在已有研究的基础上以我国上市的ST公司和非ST公司作为研究样本,使用Logistic回归分析的方法构建引入现金流信息的财务困境预测模型,证明把现金流信息引入到传统财务困境的预测中具有较高的预测精度。