基于改进模糊综合评价法的小微企业

本文结合小微企业的具体环境及实际情况构建小微企业信用评价指标体系,通过对比分析国内外信用评价方法,提出一种基于信息熵与层次分析法(AHP)结合的改进综合评价法,该方法利用信息熵计算客观权重,运用层次分析法计算主观权重,并对主客观权重进行拟合得出综合权重,分析得到小微企业信用评价等级,实现对小微企业金融风险的分析。实验结果表明,基于改进模糊评价法的小微企业金融风险分析模型可操作性较强,评估结果相对准确合理。     

基于改进模糊综合评价法的小微企业金融风险分析模型研究

本文结合小微企业的具体环境及实际情况构建小微企业信用评价指标体系,通过对比分析国内外信用评价方法,提出一种基于信息熵与层次分析法(AHP)结合的改进综合评价法,该方法利用信息熵计算客观权重,运用层次分析法计算主观权重,并对主客观权重进行拟合得出综合权重,分析得到小微企业信用评价等级,实现对小微企业金融风险的分析。实验结果表明,基于改进模糊评价法的小微企业金融风险分析模型可操作性较强,评估结果相对准确合理。     

基于平滑扩充原理的商业银行信用风险评级模型及实证

本文通过银行的资产质量方面、资本充足率方面、管控效能层面、盈利状态层面、流动性层面与社会敏感度层面等构建商业银行信用风险评价体系。根据平滑扩充原理模拟生成大样本数据,对评级得分进行扩充,进而根据扩充后的大样本数据划分银行的信用风险等级。解决了由于样本少、无法对信用等级合理划分的难题。通过实证分析可以了解到,本文得出的银行评级信息和标准普尔提供的评价结论存在共同的序关系状态。因此,可根据本模型对大多数未经过国际权威机构评级的银行进行风险评级。     

质量链风险的三角模糊数矩阵分层分析方法

剖析质量链结构且阐述各结构要素的意义,提出质量链风险指标体系及风险等级的三角模糊数划分方法,在专家评定节点风险的三角模糊数矩阵的基础上,设定专家权重、指标权重、企业权重,采用逐次矩阵乘法的方法最终得出质量链风险的三角模糊数数值.对某一纺织机械厂,对3个上游企业和2个下游企业组成的质量链进行风险评价,得出(0.301,0.347,0.386)的结论.     

AHP中群决策权重的确定与判断矩阵的合并

本首先运用系统聚类分析法，对群决策中的专家进行了分类，并为每位专家赋予了不同的权重。然后在专家自身权重的作用下，根据各个判断矩阵之间的一致性，算出每个判断矩阵的可信度权值，对经过一致性调整的多专家判断矩阵进行加权平均，得出多专家对各判定方案的判定结果。章的最后用一个算例来说明本中方法的实施过程。     

我国商业银行在聚合信用风险模型下的质押贷款风险度量探讨

传统的聚合信用风险模型在度量信用风险过程中,假定违约损失是给定不变的,但是近年的实际研究表明在实际金融市场中,违约损失是变化的。针对传统模型的这个不合理性。本文充分考虑了违约时损失程度的变化,引入信用等级转移矩阵和违约风险调整的短期利率来刘画这种变化,并利用总索赔量分布的Panjer递推算法给出了信用风险的度量．改进了文献[4,5]中概率生成函数算法的不足,对模型作了发展。     

小微企业信用风险评估的IDGSO-BP集成模型构建研究

针对传统BP神经网络在小微企业信用风险评估实际应用中,随机初始权值和阈值导致网络学习速度慢、易陷入局部解以及运算结果误差较大等缺陷,借助群智能萤火虫(GSO)算法,提出一种基于改进离散型萤火虫(IDGSO)算法的BP神经网络集成学习算法的小微企业信用风险评估IDGSO-BP模型。该模型以BP神经网络为基本框架,在学习过程中引入离散型萤火虫算法,优化设计神经网络的网络结构与连接权值,得到一组相对合适的权值与阈值,再进行新一轮网络训练,以“均平方误差最小”为评价准则,产生网络的输出结果,以此建立小微企业信用风险评估模型。其仿真实验结果表明,该模型在收敛速度及运算精度方面较传统BP神经网络模型、遗传GA-BP模型及连续GSO-BP模型有较明显优势。因此,IDGSO-BP模型可以有效提高小微企业信用风险评估的准确性。     

信用评级模型的数据离散化研究

连续变量离散化属于信用评级建模的初始阶段,科学的离散化操作能够提升模型的分类效果和参数的稳定性,便于评级模型的产品呈现.考虑信用评级的误判成本差异,对类别-属性一致性最大化准则进行类别权重调整,提出ACACM准则,并提出基于ACACM准则的数据离散化算法.ACACM算法调整原算法中不同类别个体的权重,更加倾向于刻画误判成本较高的违约客户,使离散化后的变量能够提升评级模型的风险控制能力,更适合信用评级建模.     

动态贝叶斯信用评级的宏观经济冲击模型

本文考虑了宏观经济金融指标和潜在的系统性冲击,提出了动态评价信用质量的贝叶斯模型,以处理在债券信用风险量化中存在的样本量较小和违约事件稀疏问题。模型的动态特征可以解释相同信用等级在不同时期的违约概率之间的相关性,模型中宏观协变量可以解释宏观经济状况对债券市场信用质量的影响,潜在冲击项可以解释在给定时期内的不同等级的转移概率之间的相依性。利用2009年到2018年中国债券市场上相关债券的财务、非财务和历史评级数据对模型进行了实证检验。结果表明模型能够有效的估计低违约组合的非零违约概率,可以解释宏观经济变量和潜在冲击对不同等级债券的影响力,以及信用等级转移中存在的相依性。模型可以为监管部门、评级机构和债券投资者提供一个新的模型选择思路。     

基于乘性一致的区间数互补判断矩阵排序法

首先通过分析乘性一致模糊互补判断矩阵的定义,给出了衡量判断矩阵一致性程度的新指标,在此基础上,结合区间数互补判断矩阵一致性和满意一致性定义,建立了判断矩阵完全一致和满意一致两种情况下的二次规划模型,通过求解得出判断矩阵的区间权重向量,最后提出了一种新的可能度公式对方案进行排序和择优.通过算例说明了此方法的可行性和简洁性.     

基于多目标进化聚类的信用风险特征识别

在信用风险识别领域,聚类算法常被用于区分不同风险等级的样本并识别风险特征。然而该领域中通常面临高维数据处理问题,导致传统聚类算法存在不适应此类问题的缺陷：易陷入局部最优、受冗余特征干扰、鲁棒性不强等。采用高维信用风险数据,研究上市公司信用风险,建立信用风险特征识别的三目标优化模型,设计基于分解的多目标子空间聚类算法进行求解。通过算法的横向对比实验,展示了所提出的算法在聚类精度和鲁棒性方面的优势,并根据聚类算法的权重分配结果,归纳总结上市公司信用风险评估过程中应重点关注的指标。     

AHP中互反判断矩阵一致性调整的新简易方法及交互式实现

提出Satty′s互反判断矩阵一致性调整的一种新的简易方法,并借助EXCEL电子表格的动态引用功能,实现了判断者在建立判断矩阵时可即时地进行一致性的互动式调整;不但改善了现有不合理的强制性调整方法,而且提供了一种有效辅助判断矩阵建立的途径.其中,借鉴欧式距离原理构造了"行和列偏离程度系数"来衡量一致性优化调整过程有效性,同时实现了权重向量相对于互反判断矩阵调整的灵敏度分析.最后通过一个具体实例演示方法的操作过程,并检验了其有效性.     

基于信用风险修正的多阶段银行资产组合优化模型

从资产组合管理角度出发,用信用风险修正的方法对企业信用等级阈值进行修正,同时考虑商业银行持续经营的特点,将修正后的信用风险引入到多阶段的模型当中去,建立一个基于信用风险修正的多阶段银行资产组合优化模型.针对该模型的特点,给出了把Monte Carlo模拟的动态算法和改进粒子群的多阶段算法相结合求解方法.数值试验表明所建...     

区间数互补判断矩阵的一致性及排序方法研究

研究了区间数互补判断矩阵的一致性和排序方法.首先根据区间数模糊互补判断矩阵的一致性定义给出了其一致性等价定义;然后通过定义导出矩阵,给出了完全一致性判别方法和满意一致指标,并根据此指标给出了一种完全一致性的逼近方法和满意一致的调整方法;最后通过对实数互补判断矩阵权重公式的推广给出了区间数互补判断矩阵的一个权重计算公式.并通过算例说明了此方法的有效性.     

农产品滞销风险等级评价研究

针对我国农产品滞销问题频发的现象,在历年农产品实际生产数据的基础上,通过建立SC-RC矩阵,分析判别影响农产品滞销的主要因素,根据得到的因素利用模糊综合评价法对主要因素进行权重分析,并应用层次分析法对风险等级指标进行了量化,最后建立农产品滞销风险等级的评判模型.并以山东省农产品滞销为例对评判模型进行了验证,证明这种评判方法具有可行性和科学性,同时对减少农产品滞销风险提出相关的政策建议.     

基于混合权重和VIKOR的黑启动方案评估

黑启动作为电力体系安全防御和事故后快速恢复措施之一,对其路径的评估是黑启动辅助决策的一个重要组成部分。本文将一种利用最小叉熵准则集成组合权重的思想运用到黑启动方案评估上。首先利用可变熵模型,在克服了经典熵权法权重分配差别过大、权重无法体现评价矩阵微小变化等问题的基础上,依据各指标客观数据信息的差异得到可变熵权重;接着又尝试性引入决策者效用函数,将原始属性评价矩阵转换为带有决策者主观偏好的判断矩阵,结合Kullback-Leibler距离模型得出带有决策者意愿的偏好权重,再根据最小叉熵准则,对可变熵权重以及偏好权重进行集成,求得指标综合权重。最后利用VIKOR法对方案间关系进行细致分析,得到最优方案。采用天津电网黑启动数据进行了验证,验证结果表明了所提方法的有效性。     

一种基于不同粒度语言判断矩阵的群决策模型

研究了方案判断矩阵为不同粒度语言判断矩阵和专家权重为语言标度的群决策问题.通过拓展相关文献中建立的转换函数的使用范围,将专家给出的不同粒度语言判断矩阵转化为互补判断矩阵,并证明了转化的合理性,同时,将专家语言权重向量转化为数值单位权重向量.然后,利用积型一致性互补性判断矩阵和互补判断矩阵的排序向量之间的偏差,建立一个非线性规划模型,求出互补判断矩阵的排序向量,根据合成矩阵的排序向量实现方案的排序择优.最后,通过一个实例来说明方法的可行性与有效性.     

基于投影寻踪和最优分割的企业信用评级模型

提出一种基于投影寻踪和最优分割的企业信用评级模型。该模型运用投影寻踪对样本企业进行信用综合评分,将信用综合得分由大到小排序,生成有序样品序列;利用最优分割法对有序样品进行聚类,得出明确的聚类结果;将最优分割点对应的信用综合得分作为划分信用等级的阈值,从而实现对样本企业的信用评级。应用实例证明了该模型的可行性和有效性。     

区间互反判断矩阵的不一致性改进方法北大核心

针对不确定层次分析法中的区间互反判断矩阵的不一致性问题,提出一种新的计算方法。首先,对于影响区间互反判断矩阵不一致性的因素分析,建立线性规划模型,求出不一致情况下的互反判断矩阵的权重向量。其次,根据不一致情况下的权重向量,构造一种修复区间互补矩阵不一致性的算法,该算法能够在没有决策者参与的情况下得出新的具有一致性的权重向量,并且能够有效地反映决策者的主观愿望和节约时间。最后,通过算例证明该方法的有效性和实用性。     

基于注水原理TOPSIS法的水环境质量评价研究

对水质影响因子权重完全未知的情况,基于注水原理,建立了区间型属性权重的确定模型.通过将水质监测数据和水环境质量评价标准转化为区间数浓度矩阵,运用定义的区间数属性权重优化模型,得到了浑河东陵大桥处13个水质指标影响因子的权重值.定义了一个新的距离公式,利用定义的距离公式,结合欧式距离,得出了各评价等级与正理想解间的贴近度,并根据各评价等级与正理想解间贴近度的大小,得出浑河东陵大桥处水质评价的最可能等级为劣V级.提出的水环境质量评价模型,不仅可以用于水质等级的评价中,对考虑区间数的多属性决策问题,也有一定的借鉴和推广价值.