一种基于神经网络和决策树的信用评估新方法

分析了数据挖掘在国内外金融领域的应用及研究现状,提出了一种基于神经网络和决策树相结合的信用评估新方法。该方法通过RBF神经网络,进行条件属性裁减,并利用决策树抽取出评估规则。此方法利用神经网络的“黑箱”工作特性,选择重要条件属性,并利用决策树自动生成评估规则,大大提高了信用评估的效率和客观性。     

农村义务教育财政体制发展评价指标体系的研究

农村义务教育财政体制是中国财政体制的重要组成部分,与农村社会经济发展和财政体制变化息息相关。建立一套完善的具有评价、监测、预测和决策功能的农村义务教育财政体制发展评价指标体系,对于义务教育事业的发展,国民整体素质的提高,“三农”问题的解决具有十分重要的意义。基于此,作者从农村义务教育财政体制研究现状出发,在论述其应遵循的评价原则的基础上,对其进行定性与定量的分析和描述,提出建立中国农村义务教育财政体制发展评价指标体系的基本构想。     

基于数据挖掘的客户关系分析评价系统

分析功能的深化是客户关系管理(CRM)的一大发展趋势,应用数据挖掘技术建立的CRM分析评价系统,可以对客户的行为以及市场趋势进行有效的分析,为企业的各种决策提供定性和定量的依据。该系统主要模块包括:客户细分模块、客户行为分析模块和市场趋势分析模块。以上各个模块涉及了企业关心的各种客户行为及市场行为,通过各个模块的分析,企业可以辨认出高端客户,理解各种客户行为模式,并掌握市场发展趋势以保证企业在激烈的竞争中立于不败之地。     

三峡生态金融系统研究

本文提出了三峡生态金融系统的基本概念。三峡生态金融系统的基本模式是区域生态、经济、金融、科技等系统所构成的复合系统在结构、功能、行为上既遵循生态规律 ,又遵循经济规律的金融发展模式。三峡生态金融系统的主要任务是服从和服务于三峡生态经济区建设 ,通过金融政策导向 ,运用多种金融工具 ,引导和推进三峡库区沿着可持续发展方向 ,实现从工业化欠发达区域向生态化区域的跨越式发展。通过构建区域性金融中心等途径和方法 ,实现三峡库区生态经济区的发展目标。为此提出了增强金融比较优势、提高信贷资产质量、应对WTO挑战、构建生态金融安全区、综合开发利用政策资源、建立经济金融协调机制和重视民间投资等政策建议     

论资本质量与财务目标

从传统财务目标的缺陷在于忽视资本质量的分析入手 ,论述了资本质量是资本的内在规定性 ,是资本社会属性的总和与资本经济属性的质量方面 ;将资本质量引入财务目标是由资本的本质和财务的本质、资本质量与资本数量之间的关系、时代特征和国家财务所决定的 ,资本质量最优化与资本数量最大化是财务目标的必然选择 ;提出了资本质量考核指标体系。     

财政赤字货币化过程中铸币税收益问题分析

铸币税即政府发行货币所取得的收入 ,一般可理解为货币发行成本和货币面值间的差额。在通货膨胀情况下 ,货币的实际购买力下降 ,政府的实际铸币税收入小于其名义铸币税收入。铸币税问题的讨论一般是同财政赤字货币化问题相联系的。我国当前的积极财政政策是以增发国债为核心 ,财政赤字经常化。政府可以从财政赤字货币化中得到多少铸币税收入受制于三个因素 :经济增长对基础货币的需求 ,经济的实际增长率 ,以及货币需求对通货膨胀和收入的弹性     

经济信用的二重内涵及其重建

经济信用具有二重内涵，一方面，它以制度为基础，是制度信用；另一方面，它又以道德为基础，是道德信用，它是制度信用与道德信用的统一。重建经济信用，应同时从制度建设与道德建设两方面实施。     

Missing data and forecasting in multivariate time series: An application of the common components dynamic linear model

Summary The paper deals with missing data and forecasting problems in multivariate time series making use of the Common Components Dynamic Linear Model (DLMCC), presented in Quintana (1985), and West and Harrison (1989). Some results are presented and discussed: exploiting the correlation between series, estimated by the DLMCC, the paper shows as it is possible to update state vector posterior distributions for the unobserved series. This is realized on the base of the updating of the observed series state vectors, for which the usual Kalman filter equations can be applied. An application concerning some Italian private consumption series provides an example of the model capabilities.     

《金融会计》教学必须走出的几个误区

《金融会计》课程的教学与近几年来金融业迅猛发展的趋势不相适应 ,在认识上、教学内容上和教学手段等方面存在种种误区     

Sampling Strategies for Toxic Air Contaminants

Annual concentrations of toxic air contaminants are of primary concern from the perspective of chronic human exposure assessment and risk analysis. Despite recent advances in air quality monitoring technology, resource and technical constraints often impose limitations on the availability of a sufficient number of ambient concentration measurements for performing environmental risk analysis. Therefore, sample size limitations, representativeness of data, and uncertainties in the estimated annual mean concentration must be examined before performing quantitative risk analysis. In this paper, we discuss several factors that need to be considered in designing field-sampling programs for toxic air contaminants and in verifying compliance with environmental regulations. Specifically, we examine the behavior of SO2, TSP, and CO data as surrogates for toxic air contaminants and as examples of point source, area source, and line source-dominated pollutants, respectively, from the standpoint of sampling design. We demonstrate the use of bootstrap resampling method and normal theory in estimating the annual mean concentration and its 95% confidence bounds from limited sampling data, and illustrate the application of operating characteristic (OC) curves to determine optimum sample size and other sampling strategies. We also outline a statistical procedure, based on a one-sided t-test, that utilizes the sampled concentration data for evaluating whether a sampling site is compliance with relevant ambient guideline concentrations for toxic air contaminants.