浅谈企业信用

信用是市场经济的基础,加强信用体制建设是整顿市场经济秩序的治本之策。目前由于我国科学的信用制度还不完善,许多企业应收账款居高不下,使企业的拖欠和亏损问题更为严重,信用环境和市场秩序受到强烈冲击。本文针对当前我国企业信用缺失的现状,分析了信用缺失的原因,并提出了完善的途径和方法,相信通过全社会的努力,信用风险不会再成为困扰社会经济发展的因素,我们的社会将会成为一个诚信法制的社会。     

上海股市收益与流动性风险动态关系实证

应用Engle(2002)提出的动态条件相关多元GARCH模型(DCC-MVGARCH)和向量自回归(VAR)方法,研究了上海股票市场收益与Acharya and Pedersen(2005)提出的三种流动性风险以及系统风险变量的动态关系.研究结果表明,上海股市存在系统风险溢价和流动性风险溢价,但风险变量对收益率的影响较小,股市的风险传递机制尚未真正形成.     

神经网络在个人信用组合预测中的应用

该文运用组合预测的思想,提出了通过感知器、BP、Elman和LVQ等不同的具有代表性的神经网络模型,将多元线性回归和logistic回归两单一方法进行组合,并分别应用于某商业银行的个人信用评估,其结果表明:感知器、BP、Elman和LVQ神经网络组合预测方法精确度不尽相同,但总体上能够获得比多元线性回归和logistic回归更高的预测精度,尤其在避免纳伪错误方面更具优势。     

奥运中心区超标降雨积水风险分析及对策研究

随着城市的发展,城市积水造成了越来越严重的问题.解决问题的关键就是分析超标降雨下的城市积水风险,以指导近期应急排水预案以及远景城市雨水系统改造方案的制定.由于北京市降雨量年内分配很不均匀,汛期暴雨又多表现为局地短历时的大暴雨甚至特大暴雨,造成城市道路（特别是立交桥区）积水问题频发,严重影响城市交通.在此背景下,从保障奥运安全召开的角度出发,以奥运中心区为研究对象,收集整理奥运中心区雨水系统各组成部分相关资料,建立奥运中心区雨水系统数据库,建立奥运中心区雨水系统模型,对超标降雨条件下奥运中心区的可能积水风险进行了分析,并以此为基础进行对策研究和实施效果评价.     

泥石流危险性研究现状与发展趋势分析

泥石流灾害是一种常见的地质灾害,对其研究的核心问题是对泥石流危险性的评价．本文就其单沟预测方法与区域预测方法进行归纳和总结,并对其存在的不足进行分析,在此基础上就其发展方向及需要进一步完善的问题进行探索．     

基于WBS的项目风险和质量分析

随着技术和经济的迅速发展,项目管理已成为理论研究和实践管理中的热点问题。在解决项目管理问题时通常会用WBS方法,对质量管理的分析和风险进行分析,以节约资源的使用并保证进程以正常速度运行。项目管理系统是人们把各个领域的管理系统整合后而慢慢形成的,实践中可以通过AHP模型构建、基于WBS的风险分解框架(RBS)和质量分解框架(QBS),并利用该模型对实际开发项目进行分析,来解决当前WBS和项目风险管理、质量管理分立的状况。     

LTE/SAE网络中一种基于网络安全评估的切换策略

3GPP中提出的LTE/SAE全IP移动网络,是可以将3GPP原有移动接入网和非3GPP无线网络融合为统一核心网架构下的异构网络,针对该异构无线网提出一种基于网络安全风险评估的切换判决策略。在此策略中,首先分析了LTE/SAE网络的安全威胁,设计了一种网络安全风险评估模型。然后根据模糊数学理论对安全指标进行合理的量化,运用灰色关联分析算法对候选网络的安全性能进行结果排序,从而为用户终端切换到安全指标较高的网络做出判决决策。     

带干扰的变破产下限多险种风险模型

近年来许多文献在研究风险模型的破产概率时假设破产下限为0,而在实际保险实务中,当保险公司的盈余过程低于某一限度时,保险公司就面临着破产,针对该问题,讨论了带干扰的多险种风险模型下的破产概率,运用鞅方法推导出破产概率满足的不等式和具体的表达式,给出了推广后的多险种风险模型中变破产下限破产概率所满足的不等式和具体表达式。     

隧道运营风险系统解释结构模型研究

随着隧道在现代交通系统中扮演着越来越重要的角色,对隧道运营期风险问题的研究具有十分重要的理论与实践价值。文中建立隧道运营期风险因素解释结构模型,系统分析隧道运营期风险因素,得到一个递进的层次关系,并且能得出影响隧道运营期风险的直接和间接的因素。在此基础上,提出适当的控制隧道运营期风险因素措施,能够有效降低隧道运营期出现事故的可能性。     

基于FCM的驾驶行为险态辨识模型

为实现险性驾驶行为的有效辨识,以事故发生概率为依据,在对驾驶行为状态予以险态分级的前提下,采用单因子方差分析进行险态辨识主因子析取,并基于模糊C均值聚类法构建了险态行为辨识模型。最后,结合实例对模型予以试算,并采用样本回代对模型进行了验证。结果表明,模型误差率为2.5%。