非平衡数据集的支持向量域分类预测模型研究

基于非平衡数据集的支持向量域分类模型,提出了一种银行客户个人信用预测方法.首先分析了信用预测的主要方法及其不足,然后研究了支持向量域分类模型及其参数的非负二次规划乘性更新算法,进而提出基于支持向量域分类模型的银行客户个人信用预测方法,最后使用人工数据和实际数据对提出方法与支持向量机预测方法进行对比实验.实验结果表明对于银行客户个人信用预测的非平衡数据分析问题,基于支持向量域模型的分类预测方法更有效.     

基于层间互信息的时序网络节点重要性识别方法

社交网络中重要节点发现对于控制舆论传播、社交影响力最大化等有重要意义。本文结合信息传播相关理论，提出了一种基于层间互信息的时序网络节点重要性识别方法。通过设计一种层间节点连边变化概率的计算模型，进而求解时序网络节点的层间信息熵和以层间互信息量化的相关性系数，再结合特征向量中心性对节点进行重要性度量。在真实时序网络数据集上进行实验，相比经典方法，本方法在时序网络的节点重要性度量上更有优势。     

基于灰区间关联分析的银行个人信用优化评估模型

个人信用评估是信贷管理的一项重要工作,科学准确的信用评估有利于银行业的健康发展.采用主客观赋权的方法,给出了一种基于灰区间关联分析的个人信用优化评估模型,利用优化的指标权重值进行评估,可以使评估结果更为合理准确.     

Peer-to-Peer环境下基于分布式Kalman滤波的信用管理

Peer-to-Peer(P2P)环境下的信用管理对鼓励节点间的资源共享和抵制恶意节点的行为有重要的作用.针对目前P2P信用管理系统中全局信用值需要迭代计算,网络通信开销较大等问题,借鉴多传感器目标跟踪中的信息融合思想,提出了一种新的P2P环境下信用管理机制.建立了节点信用变化方程和测量方程,给出了节点全局信用值的分布式Kalman滤波估计方法,并讨论了恶意节点抑制问题.理论分析和仿真计算表明本文方法的信用值计算精度高、收敛速度快、资源开销小、对动态节点的适应性强并具有很好的可扩充性.     

节能项目经济性评价的灰面积关联模型

为完善节能项目评价及管理的决策支持,建立基于灰面积关联决策的节能项目评价模型.以灰色关联决策理论为基础,分析经典灰色关联决策方法的优缺点,采用被选方案与理想方案间两曲线相邻点间多边形面积作为关联系数,度量曲线的几何形状的相似性,构建了灰色关联度公式.采用某企业计划发展的节能项目数据为实证样本,根据其成本、能耗数据及六项指标对节能项目进行评价,分析节能项目方案间的差异.通过算例验证了灰面积关联决策模型的合理性和算法的有效性,为节能项目评价及管理提供新的决策模型.     

基于信息增益和Bagging集成学习算法的个人信用评估模型研究

机器算法中存在许多不同类型和方式的运行模式,而在诸多算法之中,集成学习的算法是一种基于统计理论以计算机实现的良好机器学习方法.阐述了集成学习的基本思想和实现步骤,运用Bagging集成学习算法试图建立一个个人信用评估模型,以期取得更好的预测结果.运用信息增益法筛选指标,采用V折交叉确认法,利用UCI的信用数据对单个分类器、Bagging集成分类器模型的分类精度和稳健性进行试验比较.结果表明,Bagging-决策树有效的提高了样本的精确性,在个人信用评估的分析中占有较强的优势.     

企业信息不完全情况下的首次通过违约概率模型

基于Merton的结构化模型,利用几何布朗运动理论建立了不完全信息条件下的企业首次通过违约概率模型.根据企业的财务报表及信用记录,提出了一种新的不完全信息假设;在模型上引入股票的流通性价值,并改进其基于Merton模型的度量方法,使其适用于首次通过模型并求得内生违约边界,利用此边界给出了不完全信息条件下的企业违约概率,并分析了股票流通价值和股价与企业资产的相关关系对违约概率的影响.     

科研团队内部社会资本对创新绩效的影响——以知识共享为中介变量

基于现有科研团队社会资本、知识共享及创新绩效的相关文献,提出了科研团队内部社会资本与创新绩效和知识共享之间的理论假设,确定了科研团队内部社会资本的测量维度和指标,并通过问卷调查的方式,运用SPSS对所得数据进行统计分析,进而对理论假设进行了实证检验.结果表明,科研团队内部社会资本对创新绩效及知识共享有显著正向影响;科研团队知识共享在内部社会资本与创新绩效间起部分中介作用.     

基于迭代自适应随机决策树的个人信用评估模型研究

信用评估是商业银行控制和防范信贷风险的关键途径.决策树模型较好的直观解释性使其成为当前个人信用评估中的常用模型,但决策树模型存在容易导致过拟合且预测精度有限的问题.通过在决策树模型算法中引入类随机森林随机有放回的抽样模式,运用机器自动循环迭代寻求最优树的建模思想,建立了自适应最优C5.0决策树个人信用评估模型.该模型具有快速收敛特征变量、较好的泛化能力和高预测精度的特点,在实证分析中对商业银行个人信用评估模型质量提升带来比较明显的改进效果.     

企业家社会资本、企业动态能力和企业绩效的关系研究

在剖析企业家社会资本和企业动态能力内涵的基础上,通过理论分析构建企业家社会资本、企业动态能力和企业绩效关系的理论模型,并利用自编量表通过多途径收集了251个有效样本的数据对理论模型进行了检验.统计分析结果表明:理论模型在总体上得到了较好验证,但是变量间的作用路径具有差异性,即:动态能力在企业家社会资本和市场绩效中起部分中介作用;动态能力在企业家社会资本和新产品开发绩效中起部分中介作用.该研究从企业家社会资本视角探索企业动态能力的形成路径及其对企业绩效的影响,具有理论创新意义.     

基于多尺度中心性算法的复杂网络节点影响力研究

复杂网络中重要节点的影响力度量是网络信息挖掘中的关键问题,传统的重要节点识别方法仅考虑单一因素影响,具有一定的局限性.提出了一种基于位置信息,拓扑结构和边重要性的多尺度中心性(Multi-Scale Centrality (MSC))的度量新方法.方法融合了多样性因子影响,在K-shell分解的基础上根据节点与其位于不同k核层的邻居间的关系构建外连边尺度衡量节点的位置信息,克服了同层节点重要性无法被区分的缺陷.又结合具有结构洞特性的节点相对其邻居节点的信息传播和控制优势,对节点的重要性更进一步地作区分.最后根据边的可替代性衡量边重要性,并依据边对其相连节点的重要性贡献构造多尺度MSC中心性算法模型.经与SIR疾病传播模型在真实网络模拟的结果进行对比,验证了本算法可行性和有效性.     

能源强度变动的多因素分解方法研究

为更加全面、准确地度量影响能源强度变动的因素,在分析相关研究文献的基础上,提出包含产业结构份额、部门能源效率份额和能源结构份额的三因素几何均值能源强度分解模型,该模型不仅能够将能源消费结构对能源强度的影响从产业结构和部门效率份额中分离出来,而且克服了当数据集合中出现零值时,现有处理方法产生较大误差的缺点,提供了一种精度较高的多因素能源强度分解方法.     

基于双因子CIR强度式定价的信用债券投资组合优化

信用风险和利率风险是相互关联影响的。资产组合优化不能将这两种风险单独考虑或简单的相加,应该进行整体的风险控制,不然会造成投资风险的低估。本文的主要工作：一是在强度式定价模型的框架下,分别利用CIR随机利率模型刻画利率风险因素“无风险利率”和信用风险因素“违约强度”的随机动态变化,衡量在两类风险共同影响下信用债券的市场价值,从而构建CRRA型投资效用函数。以CRRA型投资效用函数最大化作为目标函数,同时控制利率和信用两类风险。弥补了现有研究中仅单独考虑信用风险或利率风险、无法对两种风险进行整体控制的弊端。二是将无风险利率作为影响违约强度的一个因子,利用“无风险利率因子”和“纯信用因子”的双因子CIR模型拟合违约强度,考虑了市场利率变化对于债券违约强度的影响,反映两种风险的相关性。使得投资组合模型中既同时考虑了信用风险和利率风险、又考虑了两种风险的交互影响。避免在优化资产组合时忽略两种风险间相关性、可能造成风险低估的问题。     

基于网络搜索数据的突发事件对股票市场影响分析

重大突发事件的发生对关联企业生产、行业前景,甚至国家宏观经济产生一定影响,表现为关联企业股价波动,而网络搜索数据作为投资者现实生活行为趋势的映射,蕴含了投资者对突发事件、股票需求与交易的关注,基于该思想,采用基于网络搜索数据的方法对重大突发事件与股票市场间的相关性进行研究.首先建立理论框架;然后以"7·23甬温线特别重大铁路交通事故"为研究对象,分析动车事故对中国动车概念版股市的影响强度.最终,模型拟合优度高达0.888,表明搜索数据可以准确、及时刻画动车事故对相关板块股市波动的影响.     

creditrisk~+模型在信贷组合信用风险度量中的应用研究

creditrisk~+模型以泊松分布为理论基础,是一种输入数据较少、计算复杂度较小、便于在银行实际中应用和推广的信贷组合信用风险度量模型.本文在分析国外creditrisk~+模型频带划分缺陷基础上,改用加权平均的频带划分方法,并提出了新的违约率参数的确定办法,利用creditrisk~+模型对大连市商业银行某支行224笔中小公司贷款的非预期损失进行了实证计算.结果发现:creditrisk~+模型可以有效地计量信贷组合的非预期损失且可提高我国商业银行经济资本管理效率.     

个人信用评分的Adaptive Lasso-Logistic回归分析

以个人信用风险为研究对象,分析影响个人信用评分的因素.利用某商业银行个人信用数据,并采用.Adaptive Lasso-Logistic回归模型对影响顾客的个人信用风险的因素进行分析,并与传统Logistic回归模型以及Lasso-Logistic回归模型进行比较.以对顾客"好"与"坏"的二分类结果的正确比例为主要衡量标准,实证发现以.Adaptive Lassi-Logistic回归方法建立的个人信用评分模型,在变量选择和解释上,以及预测的准确性上,均优于传统的Logistic和Lasso-Logistic方法.     

基于模糊支持向量机的企业关系价值分级度量研究

针对合作制造企业间关系的特点,界定了企业关系价值的基本内涵.通过对企业关系价值度量维度划分,建立了企业关系价值的度量指标体系.在此基础上,采用模糊支持向量机方法建立了企业关系价值分级度量模型,并对其进行了分级度量.实验结果表明,该方法不仅能有效地度量出企业关系价值的级别,而且可以作为企业制定合作战略和决策的依据.     

带中心结构的社会网络关系测度问题探讨

带中心结构的社会网络是典型的现实网络类型.为了兼顾所有节点间关系信息,解决带中心结构的社会网络关系测度问题,选择Tabu搜索算法的块模型,提出综合测度节点角色和地位的指标.仿真实验进一步表明,提出的方法不仅将节点分"块",测度"块"间关系,同时提高网络节点评价维度的全面性、节点自带信息利用的充分性和对节点刻画的准确性,为社会网络关系测度问题研究提供一种工具,具有一定的现实意义.     

绩效度量的一致性、敏感性及准确性关系研究

将环境的波动性和度量噪音看作是影响绩效度量的两类不同的随机误差,在Linear-exponential-normal框架下,建立了以价值绩效度量和补偿绩效度量的线性组合为基础的收益激励模型,并分析了激励强度与绩效度量的一致性、敏感性和准确性之间的关系,以及环境波动性对上述关系的影响.研究发现,在确定性环境条件下,激励强度与绩效度量的"信号噪音比"成正比关系,但绩效度量的一致性的提高并不必然增加该度量指标在激励契约中的权重,而要视敏感性或噪音相对于一致性的变化幅度来定.特别地,在绩效度量的敏感性与一致性之间并不存在权衡取舍关系.研究还发现,波动性与激励强度之间存在负向关系,且波动性的存在降低了绩效度量的一致性和敏感性,但波动性对绩效度量的准确性的影响则呈非单调性变化.     

在线Logistic回归

针对连续数据流分类问题,基于在线学习理论,提出一种在线logistic回归算法.研究带有正则项的在线logistic回归,提出了在线logistic-l2回归模型,并给出了理论界估计.最终实验结果表明,随着在线迭代次数的增加,提出的模型与算法能够达到离线预测的分类结果.本文工作为处理海量流数据分类问题提供了一种新的有效方法.