建设信用经济的理性思考

信用经济是市场经济发展到一定阶段的必然趋势和客观要求。在这种经济中，信用不仅仅是作为交换媒介存在，更为重要的是信用作为除市场以外的另一种资源配置方式。它的产生需要一些特定的条件，文章即从个人、企业、政府三方面信用建设入手，提出创建信用经济条件产生的具体措施。     

P2P网贷 中国式生长简

本该两头互联网化的P2P,落户到中国,成了一头线上、一头线下。究其原因,还是因为我国信用体系仍处于起步阶段,国内缺乏类似于欧美的完善的个人信用认证体系。     

阿里开启“信用金融”试验

＂做小微金融,并不是我们想做金融,不是想赚钱,而是想做信用体系。＂阿里巴巴董事局主席马云的这番说辞当年看来颇为夸大,却也渐渐走向现实。记者近日获悉,阿里巴巴小微金服正通过＂芝麻信用＂平台以及多款内测中的＂信用支付＂产品构建＂信用金融＂体系。业内称,现在互联网金融影响到普通消费者,重构涵盖个人信用和企业信用的生态系统有着重要意义,互联网企业在这方面优势巨大。     

PSO-SVM模型的构建与应用

为了使支持向量机(SVM)获得更好的分类效果,针对人为选择参数的随机性,提出了利用粒子群算法(PSO)进行参数自动选取的优化方法,构建了PSO-SVM模型.在个人信用评估中,通过对粒子适应度函数的设置来控制造成较大损失的第二类误判,应用结果表明:模型在训练和测试样本中的分类精度可以达到95%,第二类误判率分别仅为0.78%和2.02%.利用PSO对SVM中的参数进行优化,可以避免人为选择的随机性,并且在解决分类问题中表现出较好的稳健性.     

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。     

基于遗传神经网络的个人信用评估模型的研究

针对当前传统个人信用评价体系中的种种问题,提出了一种基于遗传神经网络(GA-NN)的个人信用评估模型.利用BP神经网络(BPNN)的自学习、自适应、强容错性,并通过遗传算法(GA)优化BP神经网络的连接权重和阚值.弱化了评价中的人为因素,提高了评价结果的准确性和权威性,解决了BP神经网络存在落入局部最小点和收敛速度慢的问题.实例研究表明,遗传神经网络的评价模型是令人满意的.     

RBF神经网络在个人信用组合预测中的应用

运用组合预测的思想,提出了通过RBF神经网络将多元线性回归和logistic回归组合的预测方法,并应用于某商业银行的个人信用评估中,其结果表明组合预测方法能够获得比单一方法更高的预测精度,尤其在避免"纳伪"错误方面更具优势.     

高等学校经济困难大学生教育管理的几点思考

随着我国改革开放的不断深入、深化和社会主义市场经济体制的逐步完善,根据<中共中央关于教育体制改革的决定>精神,经国务院批准,从1989年高校开始收取部分学杂费,到1997年普通高校全部实行招生收费并轨,我国高等教育收费制度改革逐步实施,高校收费制度初步形成.通过收费制度改革,有效地补充了高校办学经费的不足,刺激了消费,拉动了内需,对高等教育体制改革、经济增长和社会发展产生了深远的意义.但是,与此同时产生了一个不容忽视的问题,高校出现了一批经济困难的学生,这些学生无力支付学费和日常学习生活费用开支,有的依靠借贷维持.经济困难学生问题已引起党和国家以及社会各界广泛关注,也成为高校教育工作的重要内容.     

个人信用:“信“为“用“之本

信用,对于个人而言,不仅使现代生活更加安全、便捷,而且也是安身立命所需。但却有许多因素导致个人等失信,因此,需要加强个人信用建设。     

公共云服务市场的信用体系建设

正1引言我国的公共云服务产业目前已经进入了全面起步的阶段,根据工业和信息化部电信研究院对国内云计算市场的调查,2013年公共云服务市场规模达到了47.6亿,增速30%以上。对用户市场的调研也可以侧面证明这一特点,用户对云计算的了解程度有了明显提升,在1000多家受访中小企业中,对云计算有一定了解的企业占到90%以上,76%的企业表示未来将有更多的系统向云计算迁移。由此我们可以看出,公共