Designing of Commercial Bank Loans Risk Early Warning System Based on BP Neural Networks

According to the index early warning method, a commercial bank loans risk early warning system based on BP neural networks is proposed. The warning signal is mainly involved with the financial situation signal of loaning corporation. Except the structure description of the system structure the demonstration of attemptive designing is also elaborated.

金融危机预警情报的失灵与治理

[研究目的]金融安全是国家安全的重要构成部分。金融危机预警作为金融监管的前哨和第一道防线,可将危机扼杀在摇篮中或将灾害损失降到最少。因此,探究金融危机预警情报服务框架,不仅为完善金融风险治理提供新的思路,还有助于提升情报服务金融安全的能力和水平。[研究方法]基于情报学视角,采用访谈和文献调查方法,对金融危机预警情报失灵的根源进行探析,构建了金融危机预警情报框架,并从预警原则、情报感知、分析策略和预警机制等方面进行阐释。[研究结论]研究表明,实施分级分解的分析战略、转变预警方式和强化危机预警机制等手段,有助于在不确定风险中提高危机管理响应效能,减少危机预警情报失灵的发生。

基于熵值法和功效系数法的林业企业财务风险预警机制——以福建省永安林业(集团)股份有限公司为例

林业是关系到国计民生的重要支柱产业,承担着促进国民经济发展、改善生态环境、提高民生福祉的多重使命。在以中国式现代化全面推进中华民族伟大复兴的背景下,林业正在积极进行产业结构化调整,建构循环经济的现代林业产业体系。林业企业在做出战略选择时,应当时刻关注自身的财务状况。文中以2015—2022年永安年报数据为基础,运用熵值法从21个财务指标中筛选出7个最能反映永安林业财务状况的指标,并赋予指标权重,最后运用功效系数法进行绩效评价及风险预警;在此基础上,提出林业企业防范财务风险的相关建议:1)积极寻求政策扶持;2)健全风险评估体系;3)做好产业转型的准备;4)优化资本结构;5)加强技术投资。

外来水生生物入侵的现状、影响及防控对策

人类活动和气候变化加剧了非本地物种在全球范围内的跨区域传播,导致外来生物入侵事件日益严重,已成为全球化的生态、经济和国家安全领域的重大问题。其中,水生入侵生物因其形态多样、隐蔽性高和入侵途径多样等特点,较陆生生物更加难以监测预警和防控。近年来,随着全球化的步伐加快,中国水生生物入侵日益严重,但相应的入侵机制研究相对薄弱,防控技术研发亦显不足。因此,本文综合梳理了中国水生生物入侵现状,并深入分析其带来的经济、生态和安全影响。在借鉴中国陆地生物入侵领域的研究成果和防控有效措施的基础上,分析了中国水生生物入侵防控面临的关键问题,并在入侵机制研究、关键技术研发和法规政策等方面对中国水生生物入侵防控提出了具体建议。本文系统分析并展望了中国入侵水生生物的现状和未来研究重点,旨在为国家生物安全规划以及任务决策部署提供参考依据。

系统性金融风险早期预警指数的构建及实证运用——基于AUROC评估和政策制定者损失函数

加强系统性金融风险监测、评估与预警能力,对防范化解金融风险和维护金融稳定具有重大意义。本文以欧央行国内系统性金融风险指数(d-SRI)的构建方法为基础,结合我国金融系统的实际,通过增加“构建FSI识别金融高压力期”“运用AUROC确定脆弱期”等关键步骤,制定我国系统性金融风险早期预警指数构建方法,由此拟合出我国的早期预警指数,并运用该指数对我国各期金融风险进行预警分析。研究表明,本文构建的预警指数平均提早22个月对高压力期发出预警信息,能为宏观审慎管理提供及时有益的参考;预警指数预测我国本轮金融系统高压力状态将持续至2024年初;居民部门杠杆率较长时间过度上涨是导致我国金融系统压力攀升的最基本因素。

地方政府债务风险的预警机制研究:量化识别与仿真预测

中国经济从高速增长转为高质量发展后,地方政府债务风险在经济和财力基础薄弱地区逐步凸显。在此背景下,通过构建地方债务风险预警机制量化识别警兆险源、仿真预测风险走势,已然势在必行。本文综合运用灰色关联分析、熵值法、聚类分析以及机器学习算法中的神经网络模型,构建我国地方政府债务风险的预警评估机制;进而利用手工整理的债务数据展开量化识别和仿真预测,为我国地方政府债务风险演进趋势、分布特征和结构差异提供经验证据。基于机制设计和预警分析,本文为防范化解我国地方政府债务风险,提出密切监测风险态势、调整优化债务结构、推进债务统筹监管等方面的政策建议。

数字化转型背景下金融风险监测与预警体系研究

当前,我国金融业数字化转型从多点突破进入深化和高质量发展的新阶段,需要协调包括管理部门、企业、个人在内的多元主体形成协同共治机制;针对数字化转型背景下产生的新型、复杂、潜在危害突出的金融风险问题,构建并提升金融风险监测与预警能力以切实保障金融安全,是金融业需要关注和亟待解决的核心课题。本文通过文献调研、理论分析等方式,分析了我国金融业数字化转型的进展、新型金融风险的内涵及特征,梳理了国内外主流的金融风险监测与预警技术进展,研判了金融风险监测与预警体系面临的风险表征识别、风险传导追踪、风险推理评估等方面的突出问题,提出了数字化转型背景下金融风险监测与预警体系的总体框架、创新研究方法、提升路径。研究发现,数字化转型背景下金融风险具有更新迭代更快、风险频次更高、隐蔽性更强等新特征,现有金融风险监测与预警技术在应对新型金融风险时存在诸多不足,面临着风险难表征、难追踪、难评估等诸多挑战。为此建议,加强行业协同、构建金融数据跨业共享标准,总结历史经验、形成金融风险知识表征范式与金融风险跨业传导机制,深化人工智能应用、构建金融风险监测与预警大模型,以提高我国金融风险防范水平、维护国家金融安全。

我国金融市场输入性风险的时变分析与预警研究

随着中国金融市场的高水平开放,中国应对外部输入性风险的压力将进一步上升。探索中国金融市场所面临的输入性风险动态变化并构建预警体系具有重要意义。本文运用时变参数向量自回归模型(TVP-VAR)和深度神经网络模型SCInet(Sample Convolution and Interaction Network),对我国金融市场输入性风险进行测度和前瞻性预警。研究发现:(1)TVP-VAR模型能有效识别极端风险事件发生前的风险积累,极端风险事件时期输入性风险水平会显著提高;(2)通过与主要发达国家(或地区)和发展中国家的输入性风险对比,发现发达经济体的输入性风险波动幅度较小,通过研究各国(地区)对我国的输入性风险,发现香港地区对我国内地的风险输入水平最高,以美国为主的发达国家和以印度为主的发展中国家也向我国输送了大量风险;(3)相比于其他机器学习和神经网络模型,SCInet模型具有最优的预警性能,在输入性风险异常波动前能提前预警。本研究或可为个人规避风险、企业可持续发展、国家金融稳定提供参考和帮助。

风险预警评估护理在急性脑梗死机械取栓术后患者中的应用效果

目的:观察风险预警评估护理在急性脑梗死机械取栓术后患者中的应用效果。方法:选取2021年1月至2023年1月该院收治的108例急性脑梗死机械取栓术后患者进行前瞻性研究,按照随机数字表法将其分为观察组与对照组各54例。对照组采用常规护理,观察组在对照组基础上采用风险预警评估护理,比较两组美国国立卫生研究院卒中量表(NIHSS)评分、Barthel指数(BI)评分、并发症发生率和护理满意度。结果:护理后,两组NIHSS评分低于护理前,且观察组低于对照组,差异均有统计学意义(P<0.05);护理后,两组BI评分高于护理前,且观察组高于对照组,差异均有统计学意义(P<0.05);观察组并发症发生率为3.70%,明显低于对照组的14.81%,差异有统计学意义(P<0.05);观察组护理满意度为94.44%,高于对照组的81.48%,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:在常规护理基础上采用风险预警评估护理可提高急性脑梗死机械取栓术后患者BI评分和护理满意度,以及降低NIHSS评分和并发症发生率,效果优于单纯常规护理。

基于央行征信数据运用的区域金融风险预警实证研究——以广东省为例

区域金融风险预警的前提是合理选择风险预警指标。以广东省为研究对象,基于央行征信数据、宏观经济数据和广东省经济风向指标数据,构建广东省金融风险监测预警分析框架和模型,实证分析预测广东省区域金融风险演变趋势,并针对构建基于央行征信数据运用的区域金融风险预警体系提出建议,为运用征信数据开展区域金融风险监测预警提供有益借鉴。

地矿企业财务风险预警系统的风险源分析与控制方法

本文旨在研究地矿企业财务风险管理。首先,分析了可能导致财务不稳定的因素,如市场波动和供应链问题。其次,建立了财务风险评估框架,覆盖了财务、经营和市场指标。探讨了预警系统在企业管理中的应用和发展历程,并提出了应对策略。本研究旨在为企业提供科学、实用的财务风险管理方案,提高企业的抗风险能力,促进可持续发展。

基于多源数据融合的食品安全风险预警机制创建

食品安全是关系到人们身体健康的重要问题,也是社会经济发展的重要保障。近年来,食品安全事件频发,给人们的生活带来了极大的困扰。随着社会的发展,食品安全问题越来越受到关注。基于多源数据融合的食品安全风险预警机制是一种有效的食品安全管理方法,可以及时发现和预防食品安全风险。本文论述多源数据融合下食品安全风险预警的意义,介绍多源数据融合在食品安全风险预警中的应用,提出基于多源数据融合的食品安全风险预警机制的构建方案。

合资铁路公司经营绩效分析评价指标体系及控制机制研究

合资铁路公司日趋成为支撑和服务铁路高质量发展的生力军,亟需进一步提高经营质效。通过分析合资铁路公司经营绩效分析评价现状,从盈利能力、经营增长、资产质量、债务风险4个维度,选取企业利润总额、净资产收益率、营业收入增长率、运输换算周转量、国有资本保值增值率、总资产周转率、资产负债率、利息保障倍数8个指标,构建合资铁路公司经营绩效分析评价指标体系,探析合资铁路公司经营绩效分析评价控制机制,提出配套保障策略,为提升合资铁路公司经营绩效分析评价提供支撑。

国有企业财务管理与内部控制问题探讨

改革开放以来,我国社会经济的快速发展,推动了市场经济体制的持续优化和完善,在一系列改革措施的帮助下,为国有企业创造了全新的发展机遇。现阶段,依旧有部分国有企业财务管理与内部控制比较传统滞后,其能力和水平明显不足以支撑国企发展。因此,文章以此为切入点,分析了国有企业在开展财务管理和内部控制过程中的问题,并提出了相应的策略,以期更有效地促进国有企业的发展。

中小型制造类企业财务风险在线预警模型设计

针对现有方法对中小型制造生产类企业财务风险预警准确率较低的问题,本次研究引入数据挖掘技术,设计了一种中小型制造类企业财务风险在线预警模型,以期改善预警效果。文章首先分析中小型制造类企业的财务风险特征,选取财务风险指标,其次设置财务风险预警等级,最后引入数据挖掘技术,建立中小型制造类企业财务风险在线预警模型,实现企业财务风险在线预警。实验结果表明,该研究方法对企业财务风险预警准确率高于95.2%,优于对比方法,应用效果较好,具有更大的应用价值。

中高端酒店上市公司财务风险预警模型及应用——以A公司为例

酒店业是我国重要的基础服务产业之一,在经历了大环境的重大冲击后我国酒店业正处于复苏阶段,随着政策的逐渐优化,酒店行业即将迎来拐点,在此环境下,中高端酒店细分市场快速增长。因而选择我国中高端酒店行业中极具代表性的A公司作为研究对象,运用熵值法与功效系数法结合的方式,建立财务风险预警模型,细化服务行业财务风险预警研究,弥补酒店行业财务预警模型的空白之处,具有一定的实际意义。同时,也为其他服务类上市企业提供了一定的借鉴作用。

基于BAS-BP网络的企业财务风险智能化预警系统研究

针对BP神经网络对企业财务风险预警准确率低的问题,采用BAS对BP神经网络初始权值与阈值优化,构建了基于BAS-BP神经网络的企业财务风险智能化预警系统。通过和GA、PSO的对比,验证了BAS对初始权值与阈值优化的良好性能,并采用试错法获得了BP神经网络隐含层最佳神经元的个数。将获取的10家企业数据输入到企业财务风险智能化预警系统中,得到了企业的财务风险等级,指出房地产行业、汽车行业的大部分企业在经营过程中面临的相对比较高的财务风险等级。对企业及时调整经营战略,确保企业的健康发展具有一定的参考价值。

督导式预警性护理干预对重症肺炎机械通气患者并发症风险控制的效果研究

探究督导式预警性护理干预对重症肺炎机械通气患者并发症风险控制的效果。选取贵阳市第四人民医院2022年1月—2022年12月收治的80例重症肺炎机械通气患者为研究对象,采用随机数字表法将其分为KCM组(40例)与DSF组(40例),KCM组患者接受常规护理,DSF组患者接受督导式预警性护理。比较两组患者住院指标、康复指标、并发症发生率及护理满意度。结果显示,DSF组患者各项住院指标均优于KCM组(P<0.05),且护理后各项康复指标也优于KCM组(P<0.05),并发症发生率低于KCM组(P<0.05),护理满意度高于KCM组(P<0.05)。研究发现,在重症肺炎机械通气患者护理中实施督导式预警性护理干预能促进患者快速康复,值得推广实施。

基于ODR-ADASYN-SVM的极端金融风险预警研究

针对合成少数类过采样(synthetic minority over-sampling technique,SMOTE)方法在提升支持向量机(support vector machine,SVM)的非均衡样本学习能力中出现的过拟合(over fitting),引入自适应合成抽样方法(adaptive synthetic sampling approach,ADASYN)和逐级优化递减欠采样方法(optimization of decreasing reduction,ODR)分别克服SMOTE在生成新样本中的盲目性和在处理对象上的局限性,进而与SVM相结合,构造出改进SVM,即ODR-ADASYNSVM模型来预测中国极端金融风险;最后运用T检验对各模型预测精度的差异性进行显著性检验以及对各模型的预测稳定性进行评价.实证结果表明,ODR-ADASYN-SVM模型不仅能够显著地提升SVM的非均衡样本学习能力,同时也能够有效地克服SMOTE的过拟合,从而展示出优越的极端金融风险预测性能.

我国煤岩动力灾害研究进展及面临的科技难题

随着我国浅部煤炭资源日益枯竭,煤矿开采转向深部将成为保障我国能源需求的新常态。针对深部煤炭资源开采面临的煤与瓦斯突出、冲击地压及其复合动力灾害等问题,分析了我国煤岩动力灾害机理研究进展,阐述了煤岩动力灾害评价和监测预警关键技术,总结了煤岩动力灾害防治和风险管控措施及技术手段,提出了煤岩动力灾害预防及研究面临的科技难题和科学研究展望:在研究手段方面,研发能真实反映现场复杂地质条件、工程条件及其多场耦合作用过程的科研仪器,发展矿山动力灾害演化模拟与再现技术,揭示煤岩动力灾害的耦合演化机制;在危险区探测方面,进一步发展基于地球物理手段的工作面动力灾害危险区超前精细探测理论与技术,研发原位条件及采掘影响下煤岩层多参量时空分布钻测与反演技术;在风险评价方面,开展深部复杂地层和采掘工程耦合条件下灾害危险性评价关键指标及智能评价方法研究;在监测预警方面,建立煤矿多灾害融合监控预警平台,实现煤矿多灾害融合监控、智能预警和安全态势的准确分析;发展煤岩动力灾害的远程精准区域防治技术,实现煤岩动力灾害的超前区域防控;研究煤岩动力灾害事故数字化应急决策理论与关键技术,实现煤岩动力灾害智能应急决策。通过理论、技术及设备等系统研究,为实现动力灾害有效防控、保障煤炭资源安全高效开采提供保障。