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改进的云重心评判法在高技术企业信用评价中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种改进的云重心评判法,并应用于高技术企业信用评价.首先,借鉴TOPSIS法的基本思想,基于理想状态和负理想状态,对综合云重心向量进行归一化,并采用修正的加权偏离度来衡量云重心的变化,从而克服了传统云重心评判法的不足.其次,针对高技术企业信用评价中的不确定性,运用改进的云重心评判法对高技术企业信用状态进行实证测评,结果证明了该方法的合理性和适用性. 相似文献
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在基于特征向量集的距离判别的基础上,提出新的判别分析方法,试图解决现有判别分析方法中计算量大及对复杂数据判别效果差的缺点.同时,将方法用于企业信用评价中,并与传统的判别方法及一些改进的判别方法作比较,实验结果表明,方法提高了企业信用评价的准确率. 相似文献
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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。 相似文献
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在考虑企业可能对外发布一些虚假信息这一前提下,借鉴DBSCAN聚类算法的思想,研究了圆形邻域的孤立点挖掘算法,并将其应用于企业虚假信息的识别,在此基础上提出并定义了企业信用风险失真度的概念及其量化结构,以此分析虚假信息对企业信用风险造成的影响,为投资者决策提供理论依据. 相似文献
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随着互联网金融的快速发展,互联网金融企业已经进入了快速发展和扩张阶段.这些企业涉足互联网金融的各项业务,其企业信用的好坏将直接决定互联网金融参与者的利益.从企业的基本财务能力、公司基本能力、互联网金融能力三个方面基于SEM构建互联网金融企业信用影响因素模型,以57家互联网金融上市企业为研究对象加以实证分析,根据分析结果对互联网金融企业的发展及监管提出科学合理的建议. 相似文献
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涉农企业信用评价动态指标隶属度向量判别研究 总被引:2,自引:0,他引:2
对涉农企业信用评价中的动态指标的隶属度向量进行判别研究.首先借鉴X-12-A砒MA季节调整法的思想对信用数据进行剥离,构建一种过程连续性的动态信用指标;其次通过时间序列三指数平滑模型对动态信用数据的变化进行预测,得到动态信用指标隶属度向量;再次,结合熵权-AHP法确定的权重,确定动态信用指标的综合隶属度向量;最后实证检验了方法在企业信用评价中应用的有效性. 相似文献
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针对现有模糊评价方法缺乏动态可变性的不足,将可变模糊集理论引入到战略性新兴产业企业信用评价中;同时,考虑到主观赋权法与客观赋权法各有优缺点,采用基于相对熵的组合赋权法确定指标权重,从而构建了基于相对熵和可变模糊集理论的战略性新兴产业企业信用评价模型.模型克服了现有模糊评价方法的不足,较好的兼顾了赋权的主观偏好和客观信息,提高了信用评价结果的可信度、可靠性与稳健性.以20家战略性新兴产业上市公司为样本,实证分析结果说明了模型的可行性和适用性. 相似文献