非均衡数据下制造型企业金融信用风险研究--基于压力测试和机器学习

如何有效评估企业金融信用风险状况是当前风险预警领域的研究重点。以我国制造型企业为例,首先通过主成分分析和K均值聚类对企业金融信用风险进行综合打分和等级划分,并深入探究指标重要性;然后使用SMOTE过采样方法解决类别不均衡问题,以提升机器学习模型的预测效果;最后评估各机器学习模型的预测效果,将表现出色的模型作为压力传导模型,通过压力测试分析不同细分行业中企业的抗压能力。研究发现:1)不同信用指标对制造型企业金融信用风险的影响程度存在显著差异,影响最大的是行业偿债能力,影响最小的是企业经营能力;2)在压力测试中,相较于其他模型,MLP模型的整体预测效果最佳,在逐级升压情境下,其P_(MLP)下降幅度和C_(VMLP)上升幅度最小;3)随着压力因素的增加,各细分行业下制造型企业的抗压能力曲线显著下降,若以下降幅度为标准,通用设备制造企业具备较强的抗压能力,而专用设备制造企业的抗压能力较小。研究结果可以帮助利益相关者更有效地评估和管理制造型企业的金融信用风险,降低风险暴露的可能性,促进企业健康发展。

我国研究型高校如何高质量开展有组织科研——以华中科技大学为例

高校有组织科研,是对国家战略导向与市场需求的有机整合,是新战略机遇时期对高校科研模式提出的新要求。本文分析了研究型高校有组织科研的现状,并以华中科技大学为例,论述了学校在有组织科研方面采取的实践举措及积极成效。面对当前全球科技领域的战略博弈,我国研究型高校要围绕国家战略需求,进一步发挥科研优势,持续提升有组织科研的战略能力。

深孔有压隧洞平板闸门小开度闸后底板脉动压力数值模拟研究

深孔有压隧洞平板闸门小开度运行时,在闸前水头、闸门槽的影响作用下,闸后流态紊乱,水流紊动剧烈,容易引起底板失稳。基于FLOW-3D软件,采用RNG k-ε湍流模型、tru-VOF法对深孔有压隧洞平板闸门小开度闸后底板脉动压力进行数值模拟,并用物理模型试验结果对数值模拟结果所得到的闸后底板动水压力时均值、脉动压强概率密度和功率谱密度进行验证。结果表明:数值模拟结果与模型试验结果吻合较好,用数值模型模拟小开度平板闸门出流的水力特性是可行的和合理的。

网易新媒体实验室:新闻可以更好玩

移动互联网时代,移动阅读吸引着越来越多用户,各大媒体运营商纷纷推出自己的移动新闻客户端。面对移动用户的碎片化阅读趋势,以及愈来愈强的可视化需求,如何提供以及提供怎样的阅读内容和用户体验,如何满足用户的社交与个性化需求等,既是移动新闻客户端竞争的关键所在,也掣肘着移动互联网时代新闻发展的走向。

融合财务报告多维度语义的企业信用风险预测研究——基于碳减排视角

文章以2011—2020年沪深A股制造型企业为例,对财务报告提取10种文本语义指标,采用5种机器学习算法构建企业碳减排信用风险预警模型,探究引入文本语义指标后模型的预测效果变化,并识别出影响企业碳减排信用风险的关键指标。研究发现:财务报告文本语义指标蕴含着碳减排信用风险增量信息。引入该指标可显著提升模型预测效果,如AUC、Type2 Error评估指标的提升幅度、降低幅度分别在1-10%、0-5%;碳减排信用风险预警中整体表现最佳的是RF模型,其次是XGBoost和LightGBM模型,然后是LR模型,最后是SVM模型;影响碳减排信用风险的关键文本语义指标是情感语调。当净语调1、净语调2、创新性、横向相似性、前瞻性指标越大时,模型预测为正常企业的概率越大;当风险性越大时,模型预测为财务困境企业的概率越大。

看新闻请先“智取威虎山”——网易新媒体实验室的新闻产品游戏化营销探索

＂网易新媒体实验室的第一篇专栏该如何开头？＂＂呃,现在不是写了开头么？＂我们的新闻尝试也是如此,动手早有预谋,但开头确是偶然之作。网易新媒体实验室的定位是创新和开拓更适合移动端阅读的新闻策划,而不经意间,传播度相对较广的H5专题刚好给我们开了一个略为意外的头。

网易新媒体实验室专栏:硬时政新闻中的萌拟人化可视化操作——以网易新闻客户端2015年两会报道为例

3月3日,全国政协十二届三次会议开幕前,网易新媒体实验室推出可视化新闻《人民大会堂,小明带你玩》,让广大网友只需轻轻触屏,即可＂亲临大会现场感受感受＂。5日,《中国新闻出版报》头版以《两会硬报道愈来愈软化》为题报道了此案例：亲切的＂小明＂带着微信网友把人民大会堂仔仔细细地＂游览＂了个遍,

硬时政新闻的软包装对年轻用户的吸引 以2015两会网易新媒体实验室可视化策划为例

萌拟人化、用户激励、差异化体验，能增加年轻用户对时政新闻的兴趣，这是网易新媒体实验室在2015年两会报道后得出的结论。而我们做这个尝试，是因为在分析了历年两会可视化新闻产品后，发现国内各家媒体在时政可视化上做得较为生硬，不论内容还是形式都有很大优化空间。

网易新媒体实验室:可视化新闻策划,不能徒增用户阅读成本

如果说上一期专栏我们是得意了一把，侧重分享了Html5页面搭建的可视化新闻策划在社会化传播的优势的话．这一次我们将聊聊现有的可视化新闻产品值得反思的地方。从网易新媒体实验室的操作案例来说，保证用户体验是判断一个可视化新闻成功与否的重要标准，而实现这个标准的关键，是不能徒增用户阅读成本。

网易新媒体实验室:动画视频的卖点在于抽象事物的有趣解析

6月10日下午,新浪微博上多家媒体官微发布了＂某主持人在京吸毒被朝阳群众举报＂的消息,引发网友的大量转发。消息引述自《京华时报》电子版的报道,因新闻简短且没有现场图,多家媒体在发微博时使用了一张＂朝阳群众＂的插画作为配图。我们发现,该图为网易新媒体实验室出品的动画视频《不可复制的朝阳群众》的截图,使用这张视频截图的媒体,包括南方都市报、财经网、中国青年网等。

融合MD&A多维度语义的企业碳减排信用风险预警研究

本文以2011~2022年制造型企业为例,将创新性、前瞻性、风险性等10种MD&A语义指标引入基于机器学习算法构建的碳减排信用风险预警模型中,探究引入前后模型预测效果的变化,并使用SHAP可解释法揭示预警模型决策逻辑过程。研究发现:(1)MD&A语义指标可显著提升碳减排信用风险预警模型的预测效果,如P_(i)、CV_(i)评估指标的提升幅度、降低幅度分别在1%~11%、0.0029~0.1944。而相较于语义指标,碳减排信用指标对模型预测效果提升更为明显;(2)总体碳减排信用风险预警效果上,XGBoost模型最佳,其次是RF和SVM模型,LR模型最差;(3)净语调1、创新性、风险性是影响碳减排信用风险的关键语义指标。当净语调1、创新性指标增大时,模型预测为正常企业的概率增加;当风险性指标增大时,模型预测为违约企业的概率增加。

基于图注意力LSTM深度学习的季度GDP预测应用

GDP预测一直以来都是宏观经济领域的重要研究议题。同时,融合深度学习算法并实时监测GDP的动态变化已是宏观经济指标预测的必然趋势。基于此,本文考虑到宏观经济变量的多源非线性时空特征,提出了一种新的GAT LSTM融合深度学习模型并对季度GDP进行预测。该模型采用图注意力网络(GAT)捕捉空间拓扑结构信息,并运用长短期记忆神经网络(LSTM)提取时间序列信息,以提高模型预测效果。结果表明:与其他基准模型相比,本文所提出的GAT LSTM模型在回归拟合度(R^(2))上平均提升了0.5929、均方误差(MSE)上平均下降了0.6617,具有良好的泛化能力和鲁棒性。该模型在GDP预测领域具有较好的应用前景,以帮助投资者、企业和国家作出科学决策,提高经济效益。

可视化新闻选题,用小角度碰撞新包装——以阅兵报道网易可视化策划为例

上期专栏我们提到,移动端进行数据新闻可视化策划时,需要在整个专题的产品构思环节综合考虑产品设计和页面交互。包括根据内容构思好每页信息编排和交互逻辑,以最大程度地突破移动端资讯阅读的局限,让巴掌大的手机屏幕把新闻可视化呈现得逻辑好、有内涵、容易读还有趣。除了产品层面的构思和优化,这其中扮演画龙点睛作用的,是新闻选题要有一个吸引用户阅读干口传播的、恰到好处的角度。

潮汕严打枪患调查

2月23日，潮州市公安局召开新闻发布会，宣布近日打掉一批涉枪团伙和恶势力团伙，缴获枪支11支和半成品6支、子弹50发。这是潮汕地区警方近年来铁拳重击涉枪犯罪的成果之一，但与此对应的是，当地治安乱象仍未根绝。在汕头市潮南区，枪。

脚步

网易新闻客户端大约在2011年左右上线，与当时一些传统媒体的APP，比如南都、南方周末，差不多同时上线。最初，大家都一样，看起来就是一个电子刊物。

基于萤火虫算法的嵌入式能耗控制算法仿真

为了有效控制嵌入式系统的能耗,提出一种嵌入式系统的能耗控制算法。考虑到嵌入式系统具有执行时限比较严格的周期性任务,通过有向无环图对嵌入式系统展开建模研究,以任务组为单位,在已知任务信息和处理器信息的情况下,将嵌入式系统最小能耗作为目标函数,建立嵌入式系统的能耗控制模型。采用萤火虫算法对能耗控制模型寻优,寻找最优个体,更新萤火虫位置,得到最佳能耗控制方案。仿真结果表明,采用所提算法可以有效降低系统能耗,提升控制效率,能够满足系统使用需求。

制造型企业碳减排信用风险防控研究:基于深度学习与压力测试

应对气候变化是推动经济高质量发展和生态文明建设的重要抓手,企业的碳减排信用风险关系到投资者、银行和政府等利益相关者的资金保障。因此,有效预警中国制造型企业碳减排信用风险成为当前的研究热点。首先基于熵权TOPSIS与耦合协调度模型验证制造型企业碳减排信用风险预警的必要性;其次,通过与多模型对比,证明MLP深度学习模型在企业碳减排信用风险预警中的优越性;最后,通过压力测试方法确定利益相关者的重点防控企业和行业类型。结果表明:第一,多数制造型企业处于中度、高度协调度耦合阶段,即企业“碳排放水平”因素会显著影响自身的碳减排信用风险;第二,制造型企业碳减排信用风险对“预期碳税力度τ”具有敏感性,而碳税对“石油加工、炼焦及核燃料加工业”的冲击最为明显;第三,本文提出的MLP深度学习模型预测效果最佳,其预测准确率达到98.60%,相较于其他模型平均提升了15.57%,充分表明了该模型的可行性和实用价值。

白酒上市公司动态竞争水平评价研究

2015年是白酒行业转型发展多变的一年,面临更加复杂多变的宏观形势:经济一体化加快、信息技术传播加速,消费者对产品需求的复杂与精细,产品生命周期缩短;企业竞争模式转向动态竞争,拥有企业动态竞争能力对企业转型发挥着重要作用。白酒上市公司动态竞争水平决定企业的竞争行为、竞争地位及战略转型进程。该文运用主客观结合的熵值-G1组合赋权方法,评价15家白酒上市公司2015年动态竞争水平,结果表明,仅有5家白酒上市公司动态竞争水平高于均值,白酒上市公司间动态竞争水平差异较大,竞争潜力整体较弱。基于评价结果提出了提升白酒企业动态竞争能力的建议。

肌内效贴布对急慢性损伤引起的疼痛缓解效果探讨

探讨肌内效贴布在临床上对多种急慢性疼痛患者的疼痛缓解效果。方法:将患者按照性别,年龄,损伤原因进行一对一配对分组,分为肌内效贴扎组(即采用肌内效贴扎+短波磁热等常规物理治疗)和常规物理治疗组(即采用短波磁热等常规物理疗法进行治疗)。在治疗前对患者进行疼痛量表VAS的评定,评定采用匿名形式,并记录患者的详细病情和其病因和使用何种包扎方法。在两组病人接受肌内效贴布治疗后的24-48h内再一次让患者填写VAS量表。对比每位病人前后两次评定数据,并分析两组病人的数据的统计学意义。结果:肌内效贴布配合常规物理治疗的方法比单纯采用常规物理疗法在缓解最大疼痛,损伤部位放松时的疼痛,夜间疼痛,白天疼痛和日常活动时的疼痛方面,治疗效果两组有显著差异;而在针对最小疼痛,损伤部位用力时的疼痛的缓解效果两组比较差异无显著性意义。结论:用肌内效贴布配合常规物理治疗的方法具有良好的疼痛缓解效果。

城市测绘工作特点及数据共享可行性分析

首先分析了城市诸项测绘工作的特点,然后结合“数字城市”和城市地理信息系统基本建设的需求,分析了城市测绘数据共享的必要性,从技术上论证了城市测绘数据共享的可行性,初步提出了城市测绘数据共享的具体内容。