Cyberattack Ramifications, The Hidden Cost of a Security Breach

In this in-depth exploration, I delve into the complex implications and costs of cybersecurity breaches. Venturing beyond just the immediate repercussions, the research unearths both the overt and concealed long-term consequences that businesses encounter. This study integrates findings from various research, including quantitative reports, drawing upon real-world incidents faced by both small and large enterprises. This investigation emphasizes the profound intangible costs, such as trade name devaluation and potential damage to brand reputation, which can persist long after the breach. By collating insights from industry experts and a myriad of research, the study provides a comprehensive perspective on the profound, multi-dimensional impacts of cybersecurity incidents. The overarching aim is to underscore the often-underestimated scope and depth of these breaches, emphasizing the entire timeline post-incident and the urgent need for fortified preventative and reactive measures in the digital domain.

供应链存在风险救助吗?——基于企业超额商业信用供给的视角

供应链关系是企业在激烈产品市场竞争中获得持续增长的关键因素。本文基于匹配的2003—2021年上市公司供应商-客户关系对数据,考察供应商是否会对高财务风险的客户实施救助。研究发现:客户财务风险越高,供应商超额商业信用供给越多,证实了供应链风险情境下的企业间风险共担行为。异质性检验发现,客户销售潜力越高、供应商维系供应链关系的意愿越强时,客户财务风险与供应商超额商业信用供给的正向关系更加显著。进一步分析发现,供应商面临高财务风险的客户之所以选择救助而非远离,是基于转换成本的考虑。超额商业信用供给降低了供应链风险联动,增加了供应商的企业价值。本文的研究对企业超额商业信用供给决策提供了供应链层面的实证证据。

居安思危:供应链关系稳定度对企业股价崩盘风险的非线性效应研究

基于协同演化理论,从供应链上下游关系角度系统考察客户稳定度和供应商稳定度对企业股价崩盘风险的影响机理。研究表明:客户稳定度和供应商稳定度对企业股价崩盘风险的作用呈非线性特征,具体表现为客户稳定度与企业股价崩盘风险呈现U型关系,而供应商稳定度与企业股价崩盘风险呈现倒U型关系;供应商和客户稳定度对企业商业信用的非对称性作用是其影响企业股价崩盘风险的重要传导因素。此外,相比非制造业企业,制造业企业客户稳定度对股价风险的作用效果更明显,股价崩盘风险累积程度更小。研究结论证实了由于客户和供应商在供应链条上的角色差异而导致客户稳定度和供应商稳定度对企业股价崩盘风险存在明显的不对称影响,也从供应链多主体视角有针对性地为构建股价崩盘风险预警与防范机制提供了参考。

基于风险管理视角下客户信息透明度对企业风险承担的影响

随着市场竞争程度日益激烈,企业风险管理已成为企业可持续发展的关键,而风险承担是企业风险管理的重要一环。文章采用2000-2021年上市公司供应链数据,实证检验了客户信息透明度对企业风险承担的影响。研究发现:①客户信息透明度与企业风险承担呈正相关;②客户信息透明度通过向市场传递良好信号来缓解企业信贷约束,从而提高企业风险承担能力。

基于BP神经网络电力大客户信用等级评价研究

电费回收风险是供电企业电费安全风险管理的重要环节,而电力大客户的信用管理是规避电费回收风险的重要组成部分。为了能够更好地为供电企业规避风险,为电力客户提供差异化服务提供有力的依据,从供电企业的角度出发,根据电力客户行业的发展情况、客户的历史信用情况以及客户财务3个方面构建指标体系,并通过层次分析模型将电力大客户分成5个信用等级作为BP神经网络训练的目标值,通过训练得到的BP神经网络,能够对企业的信用等级进行评价,最后通过收集某市电力公司数据验证了该方法的可行性。

客户集中度对企业现金持有水平的影响——基于A股制造业上市公司的实证分析

以2008—2013年中国A股制造业上市公司为样本,研究客户与企业现金持有水平的关系。结果表明,客户集中度显著影响企业的现金持有水平,如果企业有着较为集中的客户群,其现金持有水平也较高。进一步分析显示,相对于专业化经营、披露客户详细信息和客户信用风险较低的企业,客户对现金持有水平的影响在多元化经营、不披露客户详细信息和客户信用风险较高的企业中更为显著。

基于主成分分析法和BP神经网络的电力客户信用评价

为了加强电力公司对电力客户信用风险的事先控制,降低电力公司运营风险,需要对电力客户按信用等级进行分类,确定不同客户的信用风险等级,以便执行不同的信用风险控制策略。本文通过将定量与定性的指标相结合,建立了电力客户信用评价指标体系。引入主成分分析法和改进的BP神经网络法,将两者相结合,建立数学评价模型。通过将指标体系中的各指标带入该模型进行测算,可以计算出电力客户信用风险大小,从而确定各个客户信用风险等级。实例研究表明,利用此指标体系和数学模型能够准确地判断电力客户所处的信用等级,对于电力公司规避电力客户信用风险有较强的实际指导意义。

个人信贷客户信用评估的一种新方法

将商业银行的个人信贷客户的信用行为和信用状态视为不可分割的整体,提出"个人信用行为状态"概念。在分析个人信用行为状态的特征指标的基础上,构建了个人信贷客户的个人信用行为状态指数。借鉴多维动态空间分析方法,构建了基于个人信用行为状态指数的多维动态信用评估方法。最后,通过实例验证了所提出的个人信贷客户信用评估方法具有可操作性和有效性。

基于可拓方法的电力客户信用风险评估

电力客户信用风险将会给供电企业带来经营风险。运用可拓学的理论与方法,结合熵理论,构建了电力客户信用风险评价的经典物元和节域物元,应用建立的基于熵权的可拓信用综合评价模型可以避免低层次多因素权重的客观性,获得客观合理的评价结果。与其他评价方法的对比,该方法能较真实地反映电力客户的信用等级,且更易于操作和使用。

层次分析法在电力客户信用风险中的评价

研究电力系统收费风险问题,由于存在着拖欠电费、窃电、违章用电的现象,影响正常交易秩序。针对信用风险进行评价,由于电力客户进行多层次和全方位评价的复杂性,评价指标体系建立和权重确定是比较困难的。结合电力客户信用风险的实际情况,建立了一套基于层次分析法的电力客户信用风险分级评价模型。首先建立评价指标体系,采用专家对指标进行打分,然后根据层次分析法确定指标权重并进行信用风险综合评价,并详细分析了模型的实施过程。以具体的实例对模型进行了仿真,结果表明,对于层次分析方法的电力客户信用风险评价模型能够评价风险等级,评价的精度更加精确,为电力信用风险评价提供了一种切实可行的思路和方法。

商业银行集团客户的特征与信贷风险防范

近几年,集团性企业一直是国内商业银行重点营销、积极介入的对象,加强集团企业客户信贷风险管理极其重要。由于集团性企业由多个企业法人组成,具有组织结构多样性、经营多元性、管理更复杂等特点,造成其信贷风险的表现与单一企业不同,因此,商业银行防范集团客户信贷风险的重点在于:实行集团性企业统一授信;建立信息共享机制;加强关联交易和关联行为的分析和监控;严格控制集团性企业的担保虚化;加强贷后管理和风险预警等。

电力客户信用风险评价模型研究

建立电力企业客户信用评价机制是解决电力企业电费回收难和严重违章用电现象的有效途径之一。结合电力生产实际情况,设定一系列客户信用评价要素和信用风险评价指标,同时赋予这些指标不同的权重,对电力客户进行信用评价。

基于集对分析和马尔可夫链的电力客户信用风险评估

为能更加有效地评估电力客户的信用水平,防范电费回收风险,针对以往电力客户信用风险评价方法只局限于静态评价上的不足,构建了基于集对分析和马尔可夫链的电力客户信用风险评估模型,通过联系度中的同势、均势和反势来判断客户信用风险程度的变化趋势,并用联系度来计算、评估电力客户信用的大小,还可以通过两两时段间的同、异、反转移矩阵计算来预测电力客户下一时段的信用水平,从而实现了对电力客户信用风险的全面、动态评估;最后,通过对某一客户的实际算例可知,所构建的基于集对分析和马尔可夫链的电力客户信用风险评估模型对于动态评价电力客户的信用是科学、有效、切实可行的。

商业银行集团客户信贷风险管理研究

近年来,一系列集团客户先后爆发债务危机,给银行信贷资产带来重大损失和负面影响。本文针对集团客户的风险特征和我国商业银行的管理缺陷,指出集团客户信贷风险的成因。

基于长短期记忆网络算法的电费回收风险预警

电力大客户电费回收风险一直都是电力公司关注的热点,但由于缺乏外部数据支撑和高效预警模型,使电费回收风险预警成为了一个难题。文中首先综合电力客户的电量、电费数据,以及电力客户在工商、税务、法院等部门的风险信息,建立电力大客户的电费回收风险指标体系。其次,基于熵值法得到的风险指标权重系数,过滤弱影响指标,采用相关性分析剔除重叠作用指标,得到客户电费回收风险预警指标。最后,基于深度学习中的长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络算法进行了客户电费回收风险预警。算例结果表明,提出的风险预警模型精确有效,且LSTM在准确率、查准率和查全率3个指标上较Logistic回归更加精准,能够精准定位风险客户,提高电费回收效率。

论银行对集团客户的信用风险及其管理制度建设

信用风险历来是银行业予以高度注意防范的风险,而集团客户鉴于其规模大、业务量多的特殊性,使得银行对其信用风险的管理必须更加谨慎和到位。集团客户信用风险的产生既有其内部原因,又有来自外部的诸多因素,要更好地防范其信用风险,就应加强对授信额度、关联交易、信息披露、内部监管等方面的制度建设。

安全与效率:以信用为核心的进口商品质量安全风险管控理论研究

进口商品的质量安全风险管控是关乎国家安全和国民生命健康的重要工程。新时代背景下,随着国际安全形势日趋复杂,进口商品总量激增,亟需对进口商品的管控模式进行系统总结,助力进口商品安全与管控效率双提高。将进口商品质量安全风险作为研究对象,基于“构成特征-核心价值”构建以信用为核心的进口商品质量安全风险管控的理论框架,并以国内海关信用监管探索实践为案例,对该理论进行了验证。研究认为:进口商品质量安全风险管控的对象应聚焦国家安全和消费品质量安全,制度设计的核心是进口商品和企业的信用,管控方式是基于信用信息的质量安全风险分级处置,实现路径是海关联合其他各政府职能部门,与市场和社会主体协同共治。研究结论对于海关实施进口商品信用监管实践具有较好的理论和实践价值。

供应链关系对企业信用风险的影响研究——基于供应商/客户集中度的分析

本文以2010~2019年上市公司为样本,分析了供应链关系组合特征——供应商/客户集中度对企业信用风险的影响,并从企业议价能力、行业竞争程度、经济不确定性等角度探讨可能的影响方式与作用机制。研究结果表明,客户集中度越高的企业,其信用评级越高,而供应商集中度与信用评级之间的关系并不明显。通过进一步研究发现,在议价能力较强、行业竞争较大以及处于经济不确定性程度较高时期的企业里,客户集中度与信用评级的正相关关系更为明显;本文还发现客户集中度与企业信用评级之间存在着遮掩效应。研究结论丰富了信用风险影响因素的相关文献,为企业进行信用风险管理提供了新的思路。

基于客户分类选择条件下的个人信用报告信用评价指标研析

个人信贷交易行为中存在着严重的信息不对称现象,这给处于信息劣势方的商业银行带来极大的信用风险,而个人信用评价体系可以有效预防此类风险。以客户分类选择为条件,对中国人民银行征信中心个人信用报告信用评价指标体系中各信用指标对客户选择的影响进行研析,并采用数据挖掘的方法对其进行优化,将18个评价指标减少到8个。使用决策树对优化后的指标体系有效性进行了验证,结果表明,优化后的8个指标体系能很好地对客户对象进行预测分类,同时大大降低了分类成本,操作简便。

经济资本管理在集团客户统一授信中的应用

集团客户信用风险的防范与控制一直是商业银行风险管理的热点和难点问题。目前,我国商业银行的做法大多是设定集团最高授信额度。引入经济资本的理念和管理方法,使银行从单纯控制集团客户最高授信限额转向对最高风险限额的关注,增强了对风险的敏感性。而通过对集团成员风险限额和经济资本的优化配置,能够使银行在控制集团整体风险的基础上实现资本收益最大化。