多维贫困视角下返贫风险识别及预测研究

后扶贫时代,从多维度精准识别并预测已脱贫人口的返贫风险是巩固脱贫攻坚成果与乡村振兴有效衔接的必要举措.基于中国家庭追踪调查(CFPS)2012—2018年的数据构建了多维贫困指标,通过A-F双临界值法对农村多维贫困及返贫情况进行测度,通过指标加总和分解讨论了不同指标对于多维贫困的贡献度.在此基础上,利用VMD和BiLSTM模型建立返贫风险预测模型.结果表明:中国农村的多维返贫问题基本集中于二维或三维返贫,社会发展能力维度对多维返贫指数的贡献率最高,贡献率为43.12%,其次是健康和教育维度.返贫风险预测方面,BiLSTM的预测总体准确率为88.9%,对有返贫风险的个体其预测准确性仅有87.6%.AOA-VMD-BiLSTM模型对测试集的整体的预测准确性达到99.81%,其中对存在多维返贫风险的个体预测准确性是99.6%,无风险个体的预测准确性达到100%,说明该模型可以准确并稳定预测多维贫困群体和地区的潜在返贫风险,为贫困治理工作提供更加准确的数据支撑.

淮安市食品安全风险识别与评估体系构建研究

本文研究淮安市食品安全风险识别与评估体系的构建,分析淮安市食品安全风险的来源,包括源头污染、生产加工环节、流通环节以及消费环节的风险因素,探讨构建淮安市食品安全风险识别与评估体系的原则,并提出构建该体系的具体框架,涵盖风险识别指标体系、风险评估方法与模型以及风险评估的组织实施与管理机制等内容,以期为淮安市食品安全监管工作提供有力的理论支持与实践指导,提升淮安市食品安全保障水平,保障市民的身体健康和生命安全。

民办高校招投标风险识别与防范

民办高校在招投标过程中面临多样化风险,如经济波动、技术难题及项目细节等。文章分析了高校招投标风险的特点及问题,包括风险意识薄弱、识别能力不足和应对措施不完善,并提出强化风险意识、增强风险识别能力及完善应对措施等策略,以确保招投标活动的顺利实施及高校的可持续发展,为相关领域提供参考。

反思性实践对临床护士识别患者风险能力的影响

目的探讨反思性实践对临床护士识别患者风险能力的影响,为制订反思性实践相关培训方案及提高临床护士识别患者风险能力提供参考。方法采用便利抽样法于2024年4月对江苏省3所三级医院的临床护士进行调查。采用一般资料调查表、临床护士识别患者风险能力自评问卷及中文版反思性实践问卷进行调查。结果临床护士反思性实践与识别患者风险能力有相关性;外科、工作年限>20年、有院外进修经历、本科室同事间有同伴支持及反思性实践是临床护士识别患者风险能力的影响因素。结论临床护士识别患者风险能力及反思性实践能力均需提升,反思性实践正向影响其识别患者风险能力。建议护理教育者及管理者充分评估临床护士反思性实践能力状况,充分发挥资深临床护士的力量,并开展反思性实践相关培训,营造良好的科室氛围及打造安全的工作环境,从而提升临床护士识别患者风险能力及护理服务质量。

农村自建房安全风险识别与评估研究

该文采用风险评估理论对农村自建房安全风险进行了识别与评估,通过对2013年至2022年间97起倒塌事故的统计分析,总结出导致非自然灾害下房屋倒塌的主要危险因素,包括不合格建材、地基处理不当、设计不合理、施工质量问题、施工超载、违规操作、承重墙拆除、无资质施工队伍和缺乏监管等。采用故障树分析法构建了风险评估模型,并通过基本事件重要度计算识别关键倒塌因素,进而对评估指标体系进行了实例验证。研究提出了针对性的风险管理建议,以提升农村自建房的安全水平。

基于前端智能感知的电力基建现场施工安全风险识别系统

针对电力现场作业安全监督管理存在安全风险识别耗时较长的问题,提出融合前端智能感知技术的电力基建现场施工安全风险识别系统。硬件方面,进行了物联网前端感知设备和无人机飞行器设计;软件方面,依托于前端智能感知原理,建立一个前端异构现场施工数据智能感知模块,通过无人机搭载物联网前端感知设备,高效采集电力基建现场的各种信息。在差分计算法的作用下提取异常感知数据,再通过遗传算法进行异常修复。充分考虑电力基建现场各种风险因素,确定施工安全风险评价指标,与模糊聚类最大树算法相结合,识别出施工安全风险级别。系统测试结果表明:所提系统的风险识别时间平均值为6.57min,为现场施工安全风险防范争取了更多时间。

城投平台公司转型中的财务风险识别与管理策略研究

文章研究了城投平台公司在转型过程中面临的财务风险及其管理策略。通过文献分析和案例研究,探讨了资金链断裂、债务违约、投资失误及利率波动等主要财务风险,识别了各类风险的特征及其潜在影响,分析了城投平台公司在应对这些风险时可能采取的管理策略,包括多元化融资、债务结构优化、投资组合多样化及使用利率对冲工具等。通过对成功与失败案例的对比分析,总结了有效的财务风险管理经验,并为城投平台公司未来的稳健发展提供了实用建议。

建筑工程项目管理中风险识别、评估与控制策略研究

本研究的目的是深入探讨建筑工程项目管理中的风险识别、评估与控制策略,以提高项目管理的安全性。首先,本研究系统地分析风险识别与评估的意义;其次,从具体标价风险、设计风险及信息风险等三个类别,分析建筑工程项目管理中的风险识别与评估;最后,研究建筑工程项目管理中的风险控制策略,其中包括增强风险防控意识、完善风险管理体系、设计科学的风险转移方案,以及建立健全的风险网络信息系统。结论指出,有效的风险识别、评估和控制不仅可以提升建筑工程项目的管理水平,而且可以更好地降低项目执行过程中的不确定性,推动建筑行业健康发展,为项目的成功实施提供坚实的保障。

招投标项目成本控制中财务风险识别的关键环节分析

招投标项目是建设工程及其他大规模项目中的常见形式,而财务风险识别是确保项目成本控制的重要组成部分。招投标项目涉及的财务风险具有多变性、复杂性、隐蔽性和集中性,且在项目执行过程中,财务风险的管理至关重要。本文通过分析招投标项目财务风险的特点,探讨了财务风险识别的关键环节,具体包括前期财务审查与风险评估、合同条款的风险识别与管理、预算执行与动态监控、支付与资金流管理等内容。针对这些关键环节,本文进一步提出了优化策略,包括加强财务预审与风险评估、优化合同条款设计、建立动态预算控制机制以及加强资金管理与监控。

供应链视角下的企业风险识别及管控对策

在经济全球化一体化不断推进的背景下,企业供应链管理的复杂度与重要性日益凸显。供应链管理是企业战略发展规划的重要组成部分,供应链风险管理直接影响企业的经营管理水平和未来可持续发展能力。随着供应链结构的日益复杂和外部市场经济环境的不断变化,风险识别和管控显得愈发重要。供应链视角下,如何加强风险管理,保证供应链的稳定性和灵活性,成为越来越多企业需要思考的问题。

风险量化视角下大学生就业能力风险识别及对策研究

面对学生价值观多元化、职业环境复杂化的新形势,大学生群体在就业过程中的相关能力风险日益受到关注,大学生就业能力应顺应时代发展趋势,符合社会期望并及早建立相关能力储备。基于决策树理论,构建就业能力体系并采用0-1、0-4评分法确定功能权重;采用WBS-RBS风险识别矩阵评价指数方法对当前大学生就业能力风险进行识别与评估。研究结果显示储备风险属于高风险、责任与道德风险属于中风险、环境风险属于低风险,并构建了一般能力风险公式。根据不同风险,从探索在校生职业体验实践、巩固理想信念以及增强信息获取处理能力等角度采取措施,为青年大学生群体就业能力实现高质量充分就业开拓新路径。

企业财务报表的风险识别与应对策略研究

在市场经济快速发展的背景下,企业财务报表作为反映其财务健康状况的重要工具,对于风险识别与控制具有关键作用。本文分析了企业如何通过财务报表识别资金使用风险、运营风险和偿债风险,并探讨了这些风险的成因,包括外部环境和政策的复杂多变、企业自身监督机制较弱、财务人员能力不足等方面。同时,提出了加强财务报表分析、构建全面的财务风险防范体系和提升财务人员综合素质等应对策略,旨在为企业健康发展提供支持。

基于图神经网络的电缆敷设风险识别研究

电缆作为电力传输和信息通信的重要载体,在现代社会中扮演着至关重要的角色,电缆敷设的质量和安全性直接关系到电力系统的稳定性和可靠性,以及信息通信的畅通无阻。为此,研究基于图神经网络的电缆敷设风险识别方法,运用高分辨率卫星遥感影像获取电缆敷设影像,并对其进行预处理,提取在敷设过程中的风险特征。利用图神经网络对敷设风险数据进行图构建和特征聚合,融合后的特征向量被送入Softmax分类器以判断敷设风险的类别。采用D-S证据理论的信息融合方法,计算概率指派并与阈值比较得到最终电缆敷设风险识别结果。实验结果表明,经过多次迭代,所提方法准确识别值达到了0.8,为三个小组的最高值,能够有效地从每一帧影像中提取风险数据,准确完成电缆敷设风险识别。

乡村振兴中社会资本下乡的风险识别与审计治理

乡村振兴是我国国家战略。乡村振兴中引入社会资本可以弥补国家财政资金的不足,激活乡村要素市场和活跃乡村经济,但同时也可能滋生社会风险,如抬价炒地、改变耕地用途、套取财政资金、烂尾跑路等,从而损害三农利益。审计是国家治理的工具,可利用审计工具,基于层次分析法和模糊评价法对下乡社会资本进行风险识别和评价,加强风险预警和审计治理,保障社会资本良序投资,推动乡村可持续发展。

大数据技术在铁路项目财务审计中的风险识别研究

在铁路项目财务审计中,风险识别的精度和效率至关重要。随着项目复杂性增加,传统审计面临挑战。大数据技术凭借强大的数据处理和分析能力,逐渐成为提升审计效率和风险识别精度的关键工具。本文围绕风险识别框架,分析了大数据在数据采集、分析及风险评估中的具体应用,并通过实际案例探讨其流程和效果,为相关领域提供技术参考与实践指导。

企业对赌协议融资风险识别及防范

对赌协议是一种在投资并购活动中常用的私募股权融资工具,虽然我国在发展该模式方面起步较晚,但发展速度较快,已成为中小企业解决融资困难的有效手段。然而,企业在使用对赌协议融资模式时也面临诸多风险。为充分发挥对赌协议的优势,企业需要做好市场分析,选择合适的对赌指标和价值评估方法。本文结合实践经验,精准识别企业对赌协议融资模式中存在的风险,并提出防范对策。

基于数据分析的银行内部审计风险识别方法探讨

随着金融行业的发展和银行业务的多元化,内部审计在识别和防范风险中的作用愈发重要。传统的审计方法已经无法有效应对日益复杂的金融风险。基于数据分析的银行内部审计风险识别方法成为现代审计发展的重要方向。数据分析技术特别是大数据和机器学习等方法,能够帮助银行审计人员从大量数据中提取有价值的风险信息,提高风险识别的精度与效率。文章探讨了基于数据分析的风险识别方法,分析了其在银行内部审计中的应用现状及优势,提出了改进建议,旨在提升银行内部审计的风险预警能力和管理水平。

大宗商品供应链风险识别

针对传统大宗商品供应链风险识别方法的识别角度不全面,识别结果准确度较低等问题,采用文本挖掘方法,建立包括数据采集及语料库构建、数据预处理、风险识别的大宗商品供应链风险识别模型框架,从中国知网、万方数据知识服务平台中获取大宗商品供应链管理相关研究文献,构建包含不同文献数的3个语料库,对语料库数据进行词频分析、N-gram分析、相关性分析、累计词频-信息熵(term frequency-information entropy,TF-H)降维及潜在狄利克雷分配(latent Dirichlet allocation,LDA)主题建模,并将风险识别结果与传统供应链风险识别方法的识别结果进行对比,验证方法的有效性。结果表明:通过LDA主题模型生成20个大宗商品供应链风险主题,每个主题从不同角度展示当前大宗商品供应链面临的风险,将识别出的大宗供应链风险分为市场风险、物流风险、金融风险、环境风险、管理风险、合作风险6种类型;文本挖掘方法与其他传统风险识别方法的风险识别结果具有较强的耦合度,且识别维度更全面、识别结果更准确。文本挖掘技术可全面、准确地识别供应链风险因素,可为大宗商品供应链风险识别提供理论支撑。

互联网小额信贷违约风险识别模型研究:基于集成学习方法

随着互联网信贷规模快速扩大,风险管理问题日益突出。为更准确预测用户违约概率,提升信贷风险控制能力,本研究将传统评分卡模型和机器学习模型相结合,提出一种新的违约风险识别模型。以LendingClub小额贷款业务数据为样本,在对数据进行预处理、变量筛选和不平衡数据处理后,将LightGBM和NGBoost的预测概率通过评分卡模型转化为信用评分,并将其作为新的特征,运用Logistic得到最终结果。结果表明:与单一模型相比,引入传统评分卡模型的组合模型具有更优的识别效果。该研究将为增强对借款人的动态管理提供有效理论依据。

电力工控网络0day漏洞风险自动识别技术

为了准确识别漏洞风险,提出一种电力工控网络0day漏洞风险自动识别方法。将电力工控网络根据需求转换为二维数据,经过归一化处理获取灰度矩阵,采用二维小波阈值去噪方法对数据去噪处理。将常规序列特征提取规则作为基本单元,采用特征提取方法提取电力工控网络0day漏洞风险特征,构建特征集合,将集合中的全部数据映射到二维平面上,通过维诺图区分数据,实现电力工控网络0day漏洞风险自动识别。实验结果表明,所提方法可以有效提升漏洞风险自动识别结果的准确性,同时还能够有效缩短识别时间。