银行宏观安全状态指数及预警监测分析

银行安全问题一直是政府和金融经济界高度关注的问题,也是学者们长期研究的重点内容之一。本文根据我国的现实情况,结合国内外相关问题的相关研究成果,分别建立了银行宏观安全状态指标体系和银行宏观安全预警指标体系,采用综合评价法对中国2003-2012年的月度数据进行估算,并在此基础上,选择三种不同的识别标准建立Logit预警模型,结果显示模型是稳定的。分析发现:国内信贷增长量/GDP、短期外币贷款/外汇储备与银行宏观安全具有显著的正向关系,广义货币/外汇储备、M2/GDP、净出口与银行宏观安全有较显著的负向关系,具有较稳定的预警影响作用。广义货币/外汇储备对银行宏观安全的影响时间为3个月,M2/GDP和净出口对银行宏观安全的影响时间为2个月,其余变量对银行安全的影响为1个月。通过银行宏观安全状态指数MacroBSI和基于Logit的银行宏观预警模型,可进一步揭示银行宏观安全状态与一些宏观影响指标的动态规律,并提出合理的建议,供政府决策部门参考。

基于安全状态域的网络评估模型

将基于攻击图的评估与依赖标准的评估相结合,提出了一种基于安全状态域(security state region,简称SSR)的网络安全评估模型(security-state-region-based evaluation model,简称SSREM).该模型将攻击的影响分为攻击能力改变和环境改变,通过两者之间的因果关系建立数学模型,提出了安全状态域趋向指数的概念,借助Matlab进行攻击趋势的曲面拟合,进而进行安全状态域的划分和网络的安全性评估.实验结果表明,依据SSREM进行的评估能够通过安全状态城和安全状态域趋向指数反映网络进入不同状态的难易程度,对网络安全性量化评估具有借鉴意义.

城市轨道交通运输危险因素辨识方法

中国城市轨道交通发展正朝着“智能化”方向高速迈进。随着城市轨道交通运营里程的增加,运输过程的安全问题显得尤其重要。文中主要借鉴公路运输危险因素分类方法从“人—机—环—管”四个方面对危险因素分类,据此计算危险因素指数,确定城市轨道交通运输过程中安全状态指数,利用安全状态指数可使安全管理状态从“事后处理”向“事前预防”转变,能够更好的为城市轨道交通安全运营提供支持。