研究生心理危机预警现状及对策

随着研究生招生规模的扩大和社会发展,我国研究生群体面临多重压力,心理危机事件增多。该研究分析了研究生心理危机产生的原因,并对研究生心理危机预警模式的国内外研究成果进行梳理,提出了全员参与的预警模式,强化心理危机预防,为非专业人员提供标准工具,建立大数据支持的预警系统,集成研究生初始心理数据,同时加强对国际学生的心理健康服务。该研究旨在为国内高校建立更科学、本土化的心理危机预警机制提供参考。

基于SMOTE-XGBoost的外贸企业财务危机预警模型

外需萎缩和保护主义加剧大大提高了外贸企业的经营风险,外贸企业陷入财务危机的风险加大。针对外贸企业财务危机预警准确率不高的难题,优化预警指标体系,并提出基于SMOTE-XGBoost的组合模型。建立融合财务指标和宏观外贸指标的财务危机预警指标体系;构建合成少数类过采样技术(SMOTE)和极限梯度提升算法(XGBoost)的组合模型,对我国外贸企业数据进行分析。研究发现SMOTE-XGBoost组合模型能够有效提高预测准确率,ACC、recall、F1-score、AUC值均优于其他模型,且具有良好的稳定性。该模型能够帮助外贸企业提前发现可能的财务风险,避免陷入财务危机。

数字赋能视域下高校心理困难学生危机预警机制构建与应用策略

为了有效提升高校心理困难学生危机预警能力,分析了高校心理危机发现机制现存的问题与不足;提取高校数据管理平台中的三类场景六个特征数据,并根据设定的预警阈值数据分级判定不同程度的危机情境;从数字赋能的视角构建了心理困难学生危机预警机制。同时提出了不断完善学生管理数据库、制定动态预警等级与标准、健全责任监督制度和加强各部门间协作联动等应用策略。以期不断提升心理困难学生的心理危机识别与处置精度,为全体学生的心理危机预防体系提供理论与实践参考。

大数据背景下企业智能危机预警系统的构建与应用——以非财务因子为主

在经济全球化、信息智能化、大数据技术日新月异的当下,各行各业市场竞争愈发激烈,更新迭代频繁,企业想要在市场立足也面临着更加严峻的挑战。影响企业可持续发展的重要阻碍是危机的发生,这就体现了企业建立科学的智能财务危机预警模型的必要性。就危机预警指标体系的建立而言,在目的性、完备性、显著性的原则下,本文将财务与非财务因素结合在一起,突出非财务因素的影响力,其中着重考察年龄、舆论等非财务因子的作用,以供行业参考。

基于DeepSurv和IML的上市公司财务危机预警研究

本文基于2019~2022年首次被ST的公司及其配对样本建立DeepSurv模型对上市公司财务危机预警展开研究,相较于主流的SVM和BP神经网络模型表现更优。为提高机器学习模型“黑箱”操作的可解释性,使用可解释机器学习从整体和局部两方面解读DeepSurv模型。研究表明:(1)公司应重点关注企业价值、负债、非财务表现和流动资产四个方面;(2)Gscore与有形资产负债率、ROIC与权益乘数、综合杠杆与Gscore、权益乘数与有形资产负债率之间存在交互效应。

大数据混合结构的电炉企业公共突发事件危机预警系统

为解决电炉企业公共突发事件危机预警系统的分类能力差、预警误报累积分布比例高的问题,研究大数据混合结构的电炉企业公共突发事件危机预警系统。采用C/S结构、B/S结构和大数据数据库相结合的大数据混合结构,构建新的系统结构,从而设计系统功能模块,通过决策树算法分类事件,实现电炉企业公共突发事件危机预警。结果表明,该方法准确分类了事件样本,并且预警误报累积分布比例数值在2.0%以下,数值未发生较大波动,证实了其提高了事件分类能力和降低了预警误报累积分布比例,从而提高了危机预警性能,具备更高的应用价值。

数字赋能学生心理防线建设——基于多维度测评的心理危机预警工作探索与实践

近年来,我国青少年心理问题频发,抑郁症高发,自杀自伤等极端事件攀升。有效识别学生的心理危机,及时做好预防、预警和干预工作,其重要性不言而喻。目前,各学校在组织学生开展心理危机筛查、识别、预警、干预等系列工作中,遇到了一些难题,使得防治成效大打折扣。为更好地破解中小学心理危机预防难点,浙江省杭州学军中学在实践中逐渐摸索出了具有本校特色的规范、高效、精准的心理危机“三预”工作模式。其中,“多种形式联合评估”的心理普查、应用钉钉建立年级心理危机预警月报制“七步法”等都是基于高中生学情的创新特色工程,在实践过程中颇有成效。

危机预警下的突发公共卫生事件管理中存在的问题与对策分析

本文探讨了危机预警下的突发公共卫生事件管理中存在的问题及对策。随着全球范围内突发公共卫生事件频繁发生,各国建立了危机预警体系,但现实中仍然面临着信息不足、反应滞后等挑战。通过对危机预警体系、突发事件管理现状的分析,揭示了管理中的不足之处,包括信息采集不全面、管理体系不完善以及风险意识不足等问题。在问题分析的基础上,提出了优化危机预警体系、完善突发公共卫生事件管理机制和提升风险意识的对策建议。优化预警体系需要提高信息采集和分析水平,完善管理则强调卫生系统协同与资源配置的优化,而提升风险意识则通过广泛的教育宣传和培训。通过这些对策的综合实施,可以提高应对突发公共卫生事件的整体效能,从而更有效地保障公众健康和社会稳定。

风险治理视域下的公共卫生危机预警法治研究

在公共卫生领域,预警制度承载着危机预防与控制职能,是风险治理体系的重要环节。危机预警的作用机理包括预防式治理、集中式治理、数目化治理、多手段治理,能够有效抑制公共卫生危机的传播与蔓延。基于法治理念、法治结构、法治技术的三元分析框架,能够为危机预警的法治完善提供助益。在法治理念层面,应当确立风险预防理念的指导地位,提高预警程序效率并且实现全周期覆盖;在法治结构层面,需要强化政府主导功能,构建多元信息渠道以及信息互动、反馈机制;在法治技术层面,在信息平台建设、决策标准构建、预防观念塑造等多个方面投入制度资源,实现预警技术的规范化与可操作性。

基于内部控制指数的企业财务危机预警准确性研究

如何预测企业财务危机发生概率,一直以来是投资者、监管部门和企业家所关注的问题。与以往文献从财务指标或直接构建财务危机指数不同,文章从内部控制新视角预测企业财务危机,选取2010—2020年上市公司数据,从治理合规性、财务报告质量、经营质量和内部控制缺陷四个目标维度构建企业内部控制指数,并通过Logistic模型对企业财务危机发生概率进行预测。研究发现:我国企业内部控制质量呈现先下降后上升的趋势,2018年企业内部控制水平最低;在四个维度中治理合规性对总内部控制指数的贡献最大;比较发现,相对于财务指标回归法和上一期财务危机指数阈值预测法,以内部控制指数回归法预测企业财务预警危机的准确率最高。结果表明文章构建的内部控制指数在企业财务危机预警上具有较好的应用性。

新冠疫情下我国中药上市公司的财务状况及危机预警

目的评估新冠疫情背景下我国中药上市公司的财务状况,并提出财务风险控制和危机预警建议。方法使用Z值模型对中药上市公司2020年至2022年的财务状况进行分析,基于2020年至2022年我国中药上市公司的季度财务报表面板数据,建立回归模型并对影响因素进行分析,探讨新冠疫情对中药行业的影响。结果中药上市公司的Z值2020年至2022年同比下降率分别为6.06%,3.23%,6.67%。2022年的平均Z值为2.8,首次低于2.99,财务状况进入灰色区域;2020年至2022年的平均Z值为3.0,处于财务健康状态。回归模型分析结果显示,流动资产比和资产负债比对Z值分别有显著正向和反向影响(P<0.01)。结论新冠疫情背景下,我国中药上市公司的财务状况较好,但恶化趋势明显。中药上市公司应适度提升流动资产比和降低资产负债比,并建立健全财务指标体系和危机预警机制。

军校本科生心理危机预警关键指标的构建

目的:探索用于军校本科生心理危机预警的关键指标,在个体发生严重恶劣危机事件之前对其进行识别干预,做到防患于未然。方法:采用开放式问卷调查、德尔菲法构建军校本科生心理危机预警的指标条目。以处理过本科生严重心理危机事件的学员队干部为研究对象,采用自编开放式问卷提取军校本科生心理危机预警初始指标,而后采用德尔菲法对获得的初步指标进行专家咨询,经4轮咨询后取得心理危机关键预警指标。结果:开放式问卷调查得到42条初始预警指标;4轮德尔菲法专家积极系数均为100%,权威程度分别为0.859,0.886,0.863,0.859,Kendall’s W分别为0.325,0.174,0.118,0.095,P<0.05,重要性赋值均值分别为3.897、4.044、4.208、4.252,最终形成应激源、应激反应、易感因素3个维度共11项重要预警指标。结论:专家积极性、权威程度、意见集中程度较高,构建的军校本科生心理危机关键预警指标科学、合理。

研究生心理危机预警和干预体系的构建与分析

我国研究生数量日益增长,他们是高学历、高水平的象征。但人际交往、就业竞争等社会压力也会传导到研究生群体中,导致其心理健康出现问题,会出现不同程度的焦虑、抑郁、失眠,严重的甚至会出现轻生、自虐、刑事犯罪等严重后果。研究生心理危机预警和干预体系的构建:(一)健全危机干预组织机构,提高危机应对能力;(二)设置危机处理预案,落实责任制;(三)构建危机处理信息沟通和监测系统,准确把握舆论导向;(四)发展多维系统的干预途径和多样渗透的干预方法,丰富心理救助渠道。

浅谈高校学生心理危机预警模型的构建

调研部分学生管理专家和高校辅导员,收集其在工作过程中所接触的学生信息,并对数据进行规范化处理,构建大学生心理危机预警模型,得到以下研究结论:在决策树模型中,能够清晰的看到决策属性对大学生心理危机的影响,请假类型、挂科情况、家庭构成、家庭关系、家庭经济和性格特征对大学生心理危机有着显著的正向影响;在影响程度方面,家庭构成对大学生心理危机的影响最大,原生家庭的幸福程度对大学生心理健康有着重要的影响。

基于大数据技术的网络舆情危机预警方法研究

针对传统网络舆情危机预警方法存在预警误差较大和预警时间比较长的问题,提出基于大数据技术的网络舆情危机预警方法研究。从网络舆情主体、客体、媒体以及环境四个方面筛选网络舆情危机指标,建立预警指标体系,从政府官方新闻网站、大型门户网站以及微博中收集网络舆情信息,通过对网络舆情信息归一化处理,建立网络舆情危机信息资源库,利用大数据技术对预警对象与资源库中网络舆情进行比对,确定网络预期危机系数、等级和预警标识颜色,以此实现基于大数据技术的网络舆情危机预警。经实验证明,设计方法预警误差在2%以内,预警时间在1s以内,可以实现对网络舆情危机精准、快速预警。

企业财务危机预警模型比较实证研究

针对财务危机预警模型,梳理了国内外相关文献,根据其公司财务信息的时间序列特征,比较了Z分数模型、Logistic回归模型以及卷积神经网络模型在财务风险预警中的性能,并且根据实验比较,分析证明了卷积神经网络在财务方面的应用相较于传统方法的优越性,最终通过建立现实场景下的数据集进行验证观测性能以及收敛曲线后,给出相关财务危机预警建议。基于此,利用深度学习智能模型,不仅能快速且高效地处理大规模财务数据,还可以保证在测试阶段(即实际应用场景下)不会随着时间推移而改变企业风险预测的结果,可以有效保证预测的稳定性。因此,利用深度学习处理财务风险数据并预警具有实际应用价值。以近3年A股上市公司数据为样本,并通过实证研究证明深度学习智能模型与传统模型之间的性能差异并得出结论。

基于CNN的医药制造业财务危机预警研究

医药制造业是国家重点产业之一,具有高投入、高产出、高风险的特点。2019年新型冠状病毒(2019-nCoV)疫情暴发,医药制造业迎来了加速发展的良好契机,同时更容易诱发财务危机。规避财务风险,促进行业健康发展至关重要。文章构建了基于主成分分析法和卷积神经网络(CNN)相结合的财务危机预警模型,对73家医药公司2015—2020年的财务指标进行分析,以期为医药行业的发展提供借鉴,合理预测财务危机。这对促进医药行业健康发展,保障民生安全意义重大。

构建高职院校聚焦式心理危机预警模型的研究

高职院校学生心理危机事件关系到学生健康成长、家庭和睦以及校园安全稳定等各个方面。建构一个全方位、全员参与的危机预警模型对于学生心理危机工作的开展迫在眉睫。文章围绕危机学生,联动家庭、学校、社会以及医疗四个因素形成外环,预警指标、预警信息监测、预警评估、心理危机干预四个因子形成内环,内外环同向聚焦心理危机对象,形成内核与外延相辅相成的心理危机预警模型。有效预防心理危机的发生,帮助学生提升心理健康水平。

高校学生心理危机预警及干预机制构建路径研究

大学生是民族的希望,频发的学生心理危机事件使高校心理健康教育受到广泛关注。心理危机由压力源与个体易感因素交互作用产生,当前高校学生面临的主要压力源包括学习自主、家庭经济等。高校学生心理危机预警及干预机制是心理危机预警工作方式的制度化成果,建立完善的高校学生心理危机预警机制,有助于教师准确把握学生思想品德形成的发展规律,促进学生全面发展。基于此,阐述了高校学生心理危机预警及干预机制相关内容,探究了高校学生心理危机预警及干预机制的构建意义,分析了高校学生心理危机预警及干预工作的现状,探索了高校学生心理危机预警及干预机制的构建路径。

自媒体时代大学生心理危机预警与干预研究

随着社会的发展,互联网技术的进步,自媒体也得到了快速的发展。自媒体以“人人都是传播者”的特点和优势彻底打破了传统的传播方式和手段,越来越多的大学生以微博、微信等自媒体平台作为沟通和学习的渠道和工具。它们既会对大学生的身心产生良好的引领作用,同时也有可能造成负面影响,在自媒体的负面冲击下,部分同学们还出现了心理危机。这给高校心理危机工作提出了更高的要求,合理规范的危机预警指标体系、确定高危个体预警对象,建立危机预警防护网等一系列的措施来帮助学生对心理危机进行预警和辨别具有十分重要的意义。本文主要通过分析学生心理危机现状及自媒体对学生心理危机干预工作的影响,从而讨论怎样结合自媒体并运用合理的方法、措施、多角度地对大学生心理危机进行预防,并帮助学生加强对心理危机的应对能力。