中国银行业系统性风险预警研究——基于SVM模型的建模分析

采用支持向量机和核主成分分析法构建中国银行业系统性风险预警模型,将预警结果与BP神经网络模型和Logit回归模型的预警结果进行对比,并基于2008年1月～2017年9月的数据,采用SVM预警模型预测2009年1月～2018年9月中国银行业系统性风险水平。研究结果显示:与BP神经网络和Logit回归模型相比,SVM模型具有较高的预警正确率;在不同的阶段中国银行业系统性风险水平呈现出不同的变动趋势。建议中国政府部门和银行业警惕资本市场泡沫增长等隐性风险,不断完善银行业内部系统的风险防控机制,持续强化银行业宏观审慎监管。     

中国国际收支风险月度预警指数的构建

国际收支风险的终极形式将表现为金融危机,首先构建货币危机压力指数、银行危机压力指数和资产泡沫危机压力指数以反映金融危机,然后采用格兰杰因果检验,筛选出金融危机格兰杰原因的变量作为预警指标,最后采用主成分分析和因子分析的方法合成中国国际收支风险预警指数。     

三种机器学习分类在LNG泄漏风险评估中的比较

根据LNG储运行业法律法规要求,结合企业真实生产情况和相关专家意见,梳理出LNG泄漏风险评估体系,包括5个一阶评估指标和20个二阶评估指标。对多家真实企业LNG泄漏风险管理及相关后果进行评估,得出37条样本组成的数据集。将该数据集运用核支持向量机、随机森林以及神经网络三种分类模型处理,比较三种机器学习分类模型在分类准确率上的差别;根据分类效果研究相关参数对准确率的影响。结果认为,核支持向量机和神经网络需要进行细致的参数调整以保证较好的准确率,随机森林受到参数影响效果较小。根据分类指标权重的比较提出相应的控制风险对策措施。     

中部地区农村居民购买商业养老保险的影响因素研究

针对中部地区农村居民选择商业养老保险的影响因素进行研究,从CFPS数据库中选择农村居民受访者子女数目,是否持有金融商品,是否选择商业养老保险等10个指标,划分为个人情况、经济情况、家庭情况及行为特征四大类。其次,利用二元Logistic回归模型的相关理论并通过SPSS求解得出工作性质、学历、人均家庭纯收入和是否持有金融产品4个变量对农村居民购买商业养老保险意愿影响显著。然后,将原始数据划分为训练集和测试集,通过Python构建决策树和随机森林模型预测居民是否购买商业养老保险,模型预测准确率可分别达到71%和77.9%。     

次贷危机对我国房地产估价业的启示

2008年美国次贷危机的发生,致使全球金融危机.深究此次危机爆发的原因,暴露出一系列房地产估价业的问题,包括信息不对称,估价方法误用,风险管理不善等.根据现有我国国内房地产市场的发展现状,对比美国次贷危机爆发的成因与背景,揭示出国内房地产估价业存在的严重问题.在对问题探讨与分析的基础上,提出了解决问题的建议及方法,将对...     

当前国际金融形势下我国政府应注意的几个问题

继美国次贷危机之后,欧洲主权债务危机一度成为全球关注的焦点。国际金融市场剧烈振荡,引发全球对再次爆发金融危机的忧虑,担心世界经济陷入"二次衰退"。我们要保持清醒的头脑,积极应对欧债危机给我国带来的困扰。     

机器学习在煤粉着火敏感性预测中的应用

摘 要：为探究机器学习模型预测煤粉云最低着火温度（Minimum Ignition Temperature,MITc）的可行性,收集Godbert-Greenwal炉测试得到的煤粉云最小着火温度和影响因子数据,并分析了影响因子的关联性。利用AUC/ROC、Kappa系数、敏感性、特异性、MAE、RMSE等指标对三种机器学习模型在煤粉云最小着火温度和着火概率两方面的预测效果进行评价。结果发现：RSM模型的预测效果最差;RF模型在预测煤粉云MITc和着火概率时具有较好的精度和稳定性;Bagging模型在预测着火概率时AUC值均大于0.85,但预测MITc时效果较差。结果为煤粉云着火敏感性预测提供了一种新的研究思路。     

后金融危机时代发展国际工程承包的对策

在世界各国政府的通力合作下,自2008年下半年以来爆发的全球金融危机在2009年年底已基本触底,全球经济开始逐渐回暖,但是最近先后发生的迪拜债务危机和希腊债务危机表明，当前国际经济的不稳定性因素仍然较多，经济回暖存在较大不确定性。     

基于随机森林的P2P网贷信用风险评价、预警与实证研究

Peer to Peer(P2P)网络借贷是一种新兴的互联网金融模式。根据已有的非均衡少量样本,分别采用随机森林分类和回归算法进行建模,结果表明:模型对各级风险样本的识别正确率均达到了100%,具有很好的实用价值和预测能力,讨论了各个评价指标的重要性及其与信用风险之间的非线性关系,分析了现有的用神经网络建模文献存在的主要问题。研究结果为P2P网贷发展提供了理论依据和实践基础。     

随机森林算法在大坝安全监测中的应用

大坝裂缝开合度预测准确性对大坝安全监控十分重要。为解决传统回归模型预测效果差及人工智能模型预测过拟合问题,将随机森林算法运用到某混凝土坝裂缝开度预测中,优选模型参数,得到的训练、预测期模拟值较实测值基本一致,预测效果良好。并与BP神经网络、支持向量机模型就预测精度与稳定性做了对比。     

住宅楼安装中央空调的加固案例分析

文章通过两处住宅用房安装中央空调的事例,现场查勘、验算与鉴定,证实了在住宅用房的混凝土梁上钻孔洞安装中央空调管线的做法,影响了房屋结构的安全,同时给出了加固处理意见,提出了个人的几点看法.     

测量标志普查资料汇集技术处理

为了适应新的形势发展需要,安徽省国土资源厅已启动新一轮测量标志普查工作。与过去不同,此次普查在资料汇集、调查人员组织、调查资料归档与调用等方面做了较大变革,文章简明阐述了变革后的测量标志普查资料汇集技术处理的过程。     

Regularities of development of settling of models of deep footings

Conclusions 1. The effect of relative penetration on the change in magnitude of settlement is substantial. With the same specific pressure on the base the settlement of the model decreases as the relative penetration increases.2. Published data on values of unit friction forces along lateral surfaces of deep foundations were confirmed. The maximum value of resistance along the side surface was 2 tons/m².3. It was established that the realtionship between the settlement of the model and its diameter is nonlinear. This is of great importance in working out a method for calculating foundations of deep footings from deformations especially if one considers that in this case the foundation carries substantial pressures and deforms under conditions of strongly developed shear regions.Translated from Osnovaniya, Fundamenty i Mekhanika Gruntov, No. 6, pp. 11–12, November–December, 1971.     

自动扶梯逆行故障成因与分析

对自动扶梯突然反转而导致逆行故障的类别和成因进行了分析,讨论了逆行速度及症状,分析了逆行概率及风险,并针对逆行提出了一些对策。     

浅析步行街的建筑工效学——上海市吴江路步行街建筑工效学调研

从建筑工效学的角度对上海市吴江路休闲步行街进行了调查研究，根据调查结果，分析了其在建筑工效学上的一些特点与不足之处并进行了探讨，以期对步行街的建筑工效学设计提供准确的参考。     

环境的共鸣--大连水产学院图书馆的设计

本文通过对大连水产学院图书馆的介绍,向人们展示了建筑与环境之间相辅相成,共同作用,引起环境共鸣的原则方法.     

浅谈饲料中有效能的测定技术

饲料中有效能是供动物生长发育的基础。不同动物所用的有效能体系不同,目前大多数动物采用消化能、代谢能体系,但随着研究的发展与深入,发现最能反映饲料有效能的是净能体系。无论哪种体系,采用合理的测定技术准确测定饲料中的有效能值显得尤其重要,通过对饲料有效能值的准确测定可以实现动物所需能量的精确供给,减少养殖成本,使经济效益最大化。文章综述了几种有效能评价体系的测定技术。     

混凝土碳化深度的灰色预测

混凝土碳化是导致钢筋混凝土结构耐久性损伤的主要原因之一。为了预测混凝土碳化深度,本文建议采用一种基于灰色系统理论的预测模型,该模型可以根据已知的混凝土碳化序列,较精确地预测未来时刻的碳化深度。文章最后以实例说明了该模型的应用。