胜任力评价的主成分神经网络建模

提出一种基于主成分分析的BP神经网络模型,用于管理人员胜任力的综合评价。首先采用主成分分析方法对众多评价指标进行降维处理,在此基础上,构建管理人员胜任力的BP神经网络评价模型。实例证明,主成分神经网络模型在胜任力综合评价中比通常的BP神经网络模型有更好的效果。     

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。     

中国省级能源消耗CO2排放状况及未来趋势分析

制定“碳减排”措施需要信息支持,为获得必要的辅助信息,首先用动态时间规整聚类方法将中国30个省份按CO₂排放的相似性划分为4种类型,再对每种排放类型用LASSO回归模型识别出总CO₂排放量的关键排放源,最后用长短期记忆和门控循环单元神经网络模型预测了4种场景下的排放量,并探索“碳达峰”路径。结果显示：类型1和2的关键排放源是交通运输业的柴油、发电供热行业的原煤和非金属矿物产品部门的生产过程(水泥);类型3的关键排放源是发电供热行业的原煤和钢铁行业的焦炭,类型4的关键排放源是交通运输业的汽油、发电供热行业的原煤以及非金属矿物产品部门的生产过程(水泥)。针对当前的“碳达峰”目标,在基准场景下所有类型都不能按时达峰;在达峰任务方面,类型3的省份比其它各类型的省份任务更为艰巨。     

利率期限结构预测、国债定价及国债组合管理

国债利率期限结构是固定收益产品定价和投资组合管理的核心问题。本文利用NARX（Nonlinear AutoRegressive network with eXogenous inputs）神经网络模型研究利率曲线的运动机制,拟合并预测利率期限结构,在此基础上利用Hermite插值方法构造平滑的利率曲线并计算得到国债理论价格及其预测值。实证分析发现我国国债定价效率不足,交易价格显著偏离理论价格,但国债的理论价格的实际值和预测值均对交易价格具有显著的预测能力。基于上述发现本文提出了主动国债组合管理策略,通过预测的期限结构得到国债理论价格的预测值构建的多空对冲组合和单边多头组合均能获得显著的收益。本文的研究丰富了利率期限结构的研究方法,提出的主动国债组合管理策略对通过交易提高国债定价有效性具有参考价值。     

基于BP神经网络的家族企业契约治理模式识别与选择研究

企业契约分为显性契约与隐性契约,家族企业契约治理按其强度可分为9种模式。本研究按误差逆传播多层前馈方法构建的25-13-3型BP神经网络模型,能有效地识别家族企业契约治理模式。由此可推知,成长期、发展期和成熟期家族企业通常会分别选择弱显强隐、中显中隐和强显强隐的契约治理模式。而家族企业经营绩效的分类分析表明,强显强隐是家族企业最有效率的契约治理模式。     

基于多尺度分析的小麦价格预测研究

本文基于分解-重构-集成的思想,构建了一个多尺度组合预测模型,选取小麦作为粮食的代表,预测其价格走势。首先,运用集合经验模态分解方法(EEMD)分解价格序列,然后,用灰色关联分析方法对分量序列进行重构,重构为高频、中频、低频和趋势项四个部分,并从不规则因素、季节因素、重大事件和世界经济水平等方面对这四个部分波动特点进行解释,针对不同特点的分量选择不同的方法进行预测,最后对各预测结果用支持向量机集成,并与其他预测模型的预测结果进行比较。实证结果表明,本文构建的多尺度组合模型的预测效果优于灰色预测GM(1,1)、BP神经网络、SVM方法、ARIMA模型等单模型方法和ARIMA-SVM组合模型以及基于EMD和EEMD分解的其他多尺度组合模型。     

统计软件的昨天与今天

众所周知,统计学在过去50年里最重大的变化来自技术的发展,更确切地说,是收集储存数据的计算机设备的飞速发展。遥感卫星、神经网络,环境监测、医疗成像等等,需要新的软件技术来处理这些庞大的数据,因此统计软件在过去几十年的发展变得越来越重要。庞大的数据集也产生了一些问题,     

基于结构化神经网络的贷款风险预警方法

预警系统是商业银行贷款风险管理中一个非常重要的环节。文章设计了贷款风险预警指标体系,基于结构化神经网络构建了贷款风险预警模型。应用实例表明,模型和方法是正确的、可行的、有效的。结构化神经网络是处理预警问题的一个较好的工具,可推广到其他领域的预警工作中去。     

基于BP神经网络的综合职能部门绩效评价方法

文章针对当前综合职能部门绩效考核方法的不足,提出了基于BP神经网络的考核方法,构建了综合职能部门评价模型和KRIF模式下的指标体系,并描述了方法的应用过程。在此基础上,通过MATLAB中Neural Network工具箱对其进行模拟计算,并以某市烟草专卖局综合职能部门为例进行了实证研究。     

我国综合类上市公司财务危机预警模型的比较研究

以1998-2004年沪深两市首次被特别处理的A股综合类上市公司为研究对象,通过均值比较、配对样本T检验和Z检验,从9个方面的27个研究变量中选取了9个差异显著的变量,建立了危机前(t-2)年的判别分析模型、逻辑回归模型和人工神经网络模型。各种模型均取得较高的预测效果,尤其是判别分析模型,判正率高达89.29%。