企业的系统性风险及其防范措施探讨

随着时代的发展和企业的变革,各种创新成果出现的同时也带来了一些系统性的风险。企业管理不仅需要专业的管理知识而且需要管理经验,同时在管理过程中也会出现各种系统性风险。如果不能及时地规避这些风险的发生,那么将会影响企业的正常运行,造成一定的财产损失。所以,在企业管理过程中,要根据实际情况及时发现企业管理中存在的系统性风险并提出相应的解决措施。本文主要阐述了企业管理中可能出现的各种系统性风险及应对措施。     

计算机犯罪与金融风险的防范措施

本文主要探讨了计算机犯罪和金融风险的防范措施问题。近年来随着经济发展和计算机网络技术的普及,金融计算机犯罪问题也日渐突出,给国家和人民财产造成极大损失,本文从计算机犯罪特征、原因和金融计算机犯罪的防范对策进行分析和探讨。     

浅析我国影子银行的风险及防范措施

目前,我国影子银行引起了金融界较高关注。影子银行简单的来说就是逃逸监管的信用中介,是金融创新的产物,它的存在有利有弊。结合我国影子银行的实际情况,在分析影子银行的运营机制的基础上,探讨了我国影子银行存在的主要风险并提出了风险防范措施。     

面向金融风险预测的时序图神经网络综述

金融风险预测在金融市场监管和金融投资中扮演重要角色, 近年来已成为人工智能和金融科技领域的热门研究主题. 由于金融事件的实体之间存在复杂的投资、供应等关系, 现有的金融风险预测研究常利用各种静态和动态的图结构来建模金融实体间的关系, 并通过卷积图神经网络等方法将相关的图结构信息嵌入金融实体的特征表示中, 使其能够同时表征金融风险相关的语义和结构信息. 然而, 以前的金融风险预测综述仅关注了基于静态图结构的研究, 这些研究忽视了金融事件中实体间关系会随时间动态变化的特性, 降低了风险预测结果的准确性. 随着时序图神经网络的发展, 越来越多的研究开始关注基于动态图结构的金融风险预测, 对这些研究进行系统、全面的回顾有助于学习者构建面向金融风险预测研究的完整认知. 根据从动态图中提取时序信息的不同途径, 首先综述3类不同的时序图神经网络模型. 然后, 根据不同的图学习任务, 分类介绍股价趋势风险预测, 贷款违约风险预测, 欺诈交易风险预测, 以及洗钱和逃税风险预测共4个领域的金融风险预测研究. 最后, 总结现有时序图神经网络模型在金融风险预测方面遇到的难题和挑战, 并展望未来研究的潜在方向.     

我国影子银行的风险分析及防范对策

近年来,影子银行的迅速发展补充了正规金融机构不能满足的金融市场需求,同时也给金融系统的稳定和安全带来的不容忽视的影响。本文结合我国影子银行发展的现状,分析其运行中存在的主要风险及其对我国传统金融体系产生的影响,最终对中国影子银行的风险防范提出建议。     

银行资产监测中的系统性风险问题仿真

传统的银行资产风险监测仅针对单个银行的资本充足率、拨备覆盖率、不良资产率等指标进行监管.然而由于银行间的互相拆借关系,银行的资产风险不仅和银行自身有关,还与别的银行有关,即银行的系统性风险对银行资产风险有重要的影响.针对银行系统性风险问题,构建具有相关性的银行间资产波动模型,提出仿真算法对银行系统性风险进行计算机仿真,仿真结果得到了不同相关系数条件下的银行发生系统性风险的概率.研究结果表明:当银行系统稳定(银行资产波动率小)时,银行系统性风险会随着资产相关性的上升而上升;当银行系统较为稳定时,系统性风险会随着资产相关性的上升而先下降,然后再上升,即存在一个不为零的相关系数使得系统性风险最小;当银行系统不稳时,系统性风险也会随着资产相关性的上升而先下降,然后上升,但此时银行系统性风险已经很高.因此资产相关性作为衡量系统性风险的指标可以对系统性风险进行有效的监测.     

从复杂网络视角分析系统性风险:综述和展望

随着现代金融业的迅猛发展, 由多个金融主体形成的网络复杂程度不断加深, 发生系统性风险的概率明显上升. 利用复杂网络理论研究金融市场的网络拓扑结构及演化过程, 对系统性风险的测度、传染及防范具有重要作用. 首先, 阐明了系统性风险的内涵、成因与特性, 介绍了研究系统性风险的常用指标和复杂网络模型, 指出了系统性风险在金融网络中的重要影响; 其次, 基于金融机构之间的关联性归纳了构建网络模型的算法和系统性风险的测度方法, 对比分析了各自的基本特征、优势、局限性及应用; 然后, 剖析了系统性风险在网络结构下的传染效应; 最后, 基于复杂网络视角对系统性风险的难点问题进行了展望, 以期为相关研究提供参考.     

金融风险预警的RST-FNN模型研究

将粗糙集理论（RST）与模糊神经网络（FNN）相结合,提出了一种基于粗糙集理论的模糊神经网络（RST-FNN）模型。新模型利用粗糙集的知识约简对样本数据去噪消冗,提取最优规则,从而克服模糊神经网络的“维数爆炸”灾难。实例仿真的结果表明,该模型的预测准确性较高,且具有结构精简、收敛速度快及泛化能力强等特点。     

基于可解释机器学习的银行系统性风险分析

针对银行系统性风险的成因分析,由于银行系统参数多,且参数对系统的影响是耦合的、非线性的,传统机理建模的研究方法和计算机仿真分析方法都难以准确分析参数与系统性风险间的映射关系,而最近兴起的可解释机器学习为这种分析提供了可能。针对可解释算法在系统性风险分析中的应用进行探索研究,提出了基于决策树可解释性的分析方法,从宏观层面分析银行系统性风险的问题;通过与计算机仿真结果进行对比分析,验证了可解释性算法在系统性风险研究方面的有效性。实验结果表明,与银行间拆借利率、投资波动率、银行间连接度、资本储蓄比、银行资产连接度相比,储蓄波动率、投资平均收益率、用户储蓄利率与储备金率对银行系统性风险的影响程度更大;同时发现以储蓄波动率、平均投资收益、用户储蓄利息和准备金率这4个参数为主导的银行系统中,储蓄波动率越小的银行系统越稳定;但如果此时降低平均收益率并提高用户储蓄利率到一定水平,则会使得该银行系统从稳定状态变成不稳定状态。     

基于Web Services的金融风险预警系统研究

Web Services是一种面向服务的体系结构,其优势在于跨平台互操作性和软件复用。金融风险预警系统是一个供金融决策部门使用的综合的决策支持系统。文中对Web Services的体系结构、关键技术进行了探讨,提出了基于Web Services的金融风险预警系统框架结构,证实了Web Services为该系统提供了强大的技术支撑。     

浅析计算机病毒及防范措施

随着信息技术和互联网的迅速发展,人们的工作和生活方式正在改变,推动着社会快速的发展。同时伴随而来的计算机病毒问题也日渐突出,给计算机用户的信息安全带来严重危害。本文主要探讨在日常生活工作中我们将如何正确使用计算机以达到防范计算机感染病毒。     

浅析计算机病毒及防范措施

目前计算机病毒可以渗透到信息社会的各个领域,给计算机系统带来了巨大的破坏和潜在的威胁.为了确保信息的安全与畅通,因此,研究计算机病毒的防范措施已迫在眉睫.本文从计算机的特点入手,来初步探讨对付计算机病毒的方法和措施     

基于Web Services的金融风险预警系统研究

WebServices是一种面向服务的体系结构,其优势在于跨平台互操作性和软件复用。金融风险预警系统是一个供金融决策部门使用的综合的决策支持系统。文中对WebServices的体系结构、关键技术进行了探讨,提出了基于WebServices的金融风险预警系统框架结构,证实了WebServices为该系统提供了强大的技术支撑。     

决策的系统性是关键

想法是用数学的方法解决决策的前瞻性问题,但实质上说明了企业决策在系统化上出现了问题。     

浅析计算机病毒及防范措施

随着网络的不断发展,计算机的不断普及,伴随着很多的问题也随着而来,计算机病毒受到越来越多的影响,导致计算机出现了故障,伴随着计算机病毒形式更加的多元化,传播的途径更加的复杂,人们往往在使用的过程中不注意,就会导致计算机受到病毒的干扰,对于计算机病毒进行合理的防范最为有效的方法就是高度重视,制定合理的策略,合理的规范计算机的病毒,才能保证计算机发挥更大的优势,提高我们学习的效率.     

网络安全风险来源及防范措施

随着计算机技术的不断研发创新,被广泛应用于各行业领域生产生活中,计算机技术给人们生活工作带来多方面便利优势的同时,也应当注意应用计算机技术产生的一系列网络安全风险问题。基于此,笔者针对网络安全风险因素提出了网络安全风险防范措施,旨在不断提高计算机网络安全技术水平。     

网上银行交易风险及防范措施

本文分析了当前网上银行的热点问题,研究了10种威胁网上银行交易的风险,并根据实际列举了两个网上银行业务的欺骗舞弊案例及分析说明其交易流失的原因,最后从银行角度出发提出了防范措施。     

铁路计算机网络安全及防范措施

在对当前铁路计算机网络安全现状及需求进行分析的基础上,指出了当前铁路计算机网络面临的主要安全问题。同时,针对铁路计算机网络特点,构建了对应的铁路计算机网络安全系统以及信息安全管理体系,为提高铁路计算机网络安全水平,防范计算机网络安全风险提供了参考。     

面向供应链金融风险控制的社区发现方法

针对现有图对比学习模型使用的随机数据增强策略可能会破坏网络中关键的社区结构、对比对选择策略可能将具有相似拓扑结构或属性的节点选为负样本等问题,本文提出了一种基于自适应图对比学习的社区发现算法,设计了一个考虑节点重要性的自适应图增强策略和一个基于K近邻的正负样本选择策略来解决以上问题。在真实网络上的实验表明,本文提出的方法在社区发现任务中取得了比现有最好算法高4%以上的准确性,在供应链金融风险控制任务中取得了比现有最好算法高3%以上的准确性。     

如何进行风险管理——监控系统化解金融风险

“过去摧毁一座金融帝国可能需要一个很漫长的过程，但是现在，即使是经营T上百年的金融帝国，也可以在一夜之间倾塌。”汇丰集团主席庞约翰爵士说。风险无处不在，对于金融领域来说，除了水灾、火灾、地震等自然灾害，还将面临市场、信用、公司声誉这些领域暗藏的风险，哪一个都可以给金融服务机构造成致命的一击。关于金融风险的探讨，在今年9月的第五届中国金融信息化发展论坛上，中国银监会信息中心主任佟健民“建立有效风险监控体系，防范化解金融风险”的报告，吸引了众多参会人士的关注。在与记者的交流中，他们还希望更多地了解一些关于风险管理的知识。本期特别策划了“如何进行风险管理”的专题，和广大用户一起摸索风险管理的方法和实践经验。