基于高校学生管理预警机制的思想政治教育功能研究

随着我国进入两个一百年的历史交汇点,教育事业进入了高速度、高质量发展的蓬勃阶段.随着义务教育的全面普及,高等院校随之进行扩招,促使高校每年都在增加招生人数,由于招生人数的增加,在校生的数量也一直在增加,对学生管理的工作增加了很大的难度.由于高校生离开家庭进入集体生活,具有很大的不适应性.在这种背景下高校学生管理预警机制...     

饭店类上市公司财务危机预警研究

财务危机预警分析正在成为企业提高管理水平的重要工具。我国上市饭店企业数量减少,经济效益总体差强人意。企业出现危机能够通过财务信息反映出来,将逻辑回归预警模型引入饭店企业管理中,有助于企业建立相应的预警应对机制,及时采取措施,以减少或消除财务危机带给企业的危害,提高上市饭店企业的竞争力。     

大型公共场所人群拥挤踩踏事故机理初探

通过对上海“12.31”外滩踩踏事故进行分析,总结了大规模人群踩踏主要有目标事件明确、人群聚集快速和参与人员结构复杂等重要特征,随后从事件的演化角度分析了大规模人群踩踏事故的致灾机理,并根据人群聚集行为的过程性特点提出了一般性的应对对策。最后,从完善大规模群体性踩踏事故科学理论的角度对大规模人群踩踏灾害的研究方向进行了思考。     

论我国进出口食品安全危机管理机制之完善——基于比较视角的分析

随着国际贸易中食品安全问题的凸显,中国进出口食品安全危机管理机制在运作中面临与WTO相关规则衔接不足、风险评估不够、信息交流不畅等系列问题。其原因在于,中国的食品安全意识不强,监管不能常态化,准入标准和检测技术之间存在差异等。在借鉴发达国家成功经验的基础上,中国应对接先进的食品安全危机管理机制,设立独立的食品安全危机管理机构,完善进出口食品安全危机管理规则,建立进出口食品安全危机善后管理体系,以确保在国际社会中的良好声誉与国家利益。     

基于管理层净语调与SMOTE的上市公司信用风险评估

选取2016—2018年制造业上市企业作为研究样本,将管理层净语调与传统财务比率结合,采用逻辑斯蒂回归、支持向量机、随机森林构建风险预警模型,对净语调添加前后模型效力进行实证检验,并针对配对样本丢失部分样本信息以及结论适用性不足的缺陷,采用SMOTE过采样解决样本不平衡问题,探究各不平衡度下SMOTE效果。结果表明,添加管理层净语调后模型预测效力有所提高,且SMOTE样本预测效果优于配对样本。     

国外智力助我应急管理“三级跳”

2003年的"非典"疫情,使我国政府的应急管理能力经受了一次严峻的考验.为此,国家外国专家局在与有关部门连续举办了多届政府应急管理国际研讨会和对专业技术人员进行培训的同时,还分别组织了"政府应急管理"培训团、"突发公共安全卫生事件监测、预警与处置"培训团、"城市应急联动中心建设"培训团、"突发公共灾害早期预警与应对机制"培训团等十多个团组,赴南非、澳大利亚、意大利、英国、美国等国家进行培训.     

县域中小企业贷款违约行为与信用风险实证分析

利用实地调查资料,采用logit模型对我国县域中小企业贷款违约的影响因素进行了实证分析,结果表明:财务状况特别是资本结构、资产周转状况、股权状况对有显著的影响;企业家个人特征特别是年龄、受教育程度和是否持股对企业信用风险有较大影响;企业所在地域的经济发展水平对企业信用风险也有一定影响作用,当地经济发展水平越高,则企业贷款的信用风险越小。基于logit模型估计结果,利用一个小样本数据分析了贷款合同的有关条款对中小企业违约的影响,结果显示:贷款利率、期限、贷款金额和担保品数额与我国县域中小企业目前违约率之间的关系不太明显。     

基于ODR-ADASYN-SVM的极端金融风险预警研究

针对合成少数类过采样(synthetic minority over-sampling technique,SMOTE)方法在提升支持向量机(support vector machine,SVM)的非均衡样本学习能力中出现的过拟合(over fitting),引入自适应合成抽样方法(adaptive synthetic sampling approach,ADASYN)和逐级优化递减欠采样方法(optimization of decreasing reduction,ODR)分别克服SMOTE在生成新样本中的盲目性和在处理对象上的局限性,进而与SVM相结合,构造出改进SVM,即ODR-ADASYN-SVM模型来预测中国极端金融风险;最后运用T检验对各模型预测精度的差异性进行显著性检验以及对各模型的预测稳定性进行评价.实证结果表明,ODR-ADASYN-SVM模型不仅能够显著地提升SVM的非均衡样本学习能力,同时也能够有效地克服SMOTE的过拟合,从而展示出优越的极端金融风险预测性能.