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1.
标准存货质押融资业务贷款价值比率研究   总被引:15,自引:1,他引:14  
李毅学  徐渝  冯耕中  王非 《运筹与管理》2006,15(6):78-82,99
确定合适的质押存货贷款价值比率能够使银行有效地缓释存货质押融资业务的信用风险。沿着简化式的思路,本文综合考虑了外生的企业违约概率,质押存货的价格波动率,贷款的周期和盯市频率等因素的影响,为银行在保持风险容忍水平一致的情况下确定特定存货质押融资业务的相应贷款价值比率提供了一个基本模型。此外,针对存货质押融资的现状,本文还将清算延迟、流动性风险和非零的触发水平等情况引入基本模型中进行了拓展研究。  相似文献
2.
基于BP算法的信用风险评价模型研究   总被引:10,自引:1,他引:9  
本文利用神经网络技术建立基于 BP算法的信用风险评价模型 ,为我国某商业银行 12 0家贷款企业进行信用风险评价 ,按照企业的信用等级分为“信用好”、“信用中等”和“信用差”三个小组 .仿真结果表明 ,本文所建立的神经网络信用风险评价模型的分类准确率高于传统的参数统计分类方法——线性判别分析法的分类准确率 .文中还详细给出神经网络信用风险评价模型的网络构建方法及基于 BP网络的学习算法和步骤 .  相似文献
3.
基于人工神经网络的商业银行信用风险模型   总被引:6,自引:0,他引:6  
在对人工神经网络的基本原理进行简要介绍的基础上 ,着重对构建商业银行信用风险的人工神经网络模型进行了研究 ,实证结果表明 ,人工神经网模型具有很高的预测精度  相似文献
4.
适合中小型制造企业的客户信用评估的研究   总被引:5,自引:0,他引:5  
本在对中小型制造企业的客户管理调研基础上,建立了适合中小型制造企业的信用评估指标体系,提出了基于AHP、TOPSIS和聚类分析的客户信用评估方法,并在上海某企业进行了实践,取得了较好的效果。  相似文献
5.
允许提前违约的信用衍生产品定价模型   总被引:4,自引:0,他引:4  
本文运用随机过程中的反射原理 ,停时分布以及障碍期权的定价思想扩展了 Merton( 1 975 )提出的信用衍生产品定价模型 ,对允许提前违约且标的资产间具有相关性的信用衍生产品进行定价 ,并给出了该定价模型的解析解  相似文献
6.
一类重随机Poisson过程在信用风险定价模型中的应用   总被引:4,自引:0,他引:4  
王保合  李时银 《数学研究》2003,36(2):195-201
运用带随机尺度因子的重随机Poisson过程描述信用衍生产品的违约可能,在违约强度λ(t)是随机变量的情况下得到违约时间τ的分布密度函数,并推导出信用衍生产品的定价模型.  相似文献
7.
基于信息熵和回归分析的信用风险评估研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
信用风险管理一直是银行和其他金融机构最关心的问题之一。本利用信息熵与传统的统计回归对比分析的方法,对信用信息数据库中的逻辑变量进行了数值化处理,在完成属性筛选的基础上,建立多元回归模型来实现对客户特征的评估。实证研究表明,这种数值化的处理方法是可行的,利用该方法评估和预测可能发生的信用风险是有实用价值的。  相似文献
8.
带有信用风险的重设卖出期权的定价公式   总被引:2,自引:1,他引:1  
许永庆  李时银 《数学研究》2005,38(1):103-111
遵循 Black,Scholes和 Merton对市场的假定 ,研究存在违约风险情况下的重设卖出期权的定价问题 ,通过仔细的计算导出相应的解极定价公式 .  相似文献
9.
Logistic回归模型在信用风险分析中的应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
通过运行SPSS,建立L og istic回归信用评价模型(cred it eva luation m odel),用来对中国2000年106家上市公司进行两类模式分类,这两类模式是指按照公司的经营状况分为“差”和“正常”两个小组.对每一家上市公司,考虑其经营状况的4个主要财务指标:每股收益、每股净资产、净资产收益率和每股现金流量.仿真结果表明,L og istic回归信用评价模型对总体106个样本,判别准确率达到99.06%.此外,本文的研究结果还发现,当利用SPSS的D iscrim inan t给出的模型系数建立的线性判别分析模型和利用SPSS的M u ltinom ia lL og istic给出的模型参数建立的L og istic回归模型,L og istic回归模型的判别结果不如线性判别模型.但如果剔除不合格的样本,或是将样本数据规格化,则可以提高L og istic回归模型的分类准确率.  相似文献
10.
Random Survival Forests Models for SME Credit Risk Measurement   总被引:2,自引:0,他引:2  
This paper extends the existing literature on empirical research in the field of credit risk default for Small Medium Enterprizes (SMEs). We propose a non-parametric approach based on Random Survival Forests (RSF) and we compare its performance with a standard logit model. To the authors’ knowledge, no studies in the area of credit risk default for SMEs have used a variety of statistical methodologies to test the reliability of their predictions and to compare their performance against one another. As for the in-sample results, we find that our non-parametric model performs much better that the classical logit model. As for the out-of-sample performances, the evidence is just the opposite, and the logit performs better than the RSF model. We explain this evidence by showing how error in the estimates of default probabilities can affect classification error when the estimates are used in a classification rule.   相似文献
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