简介:目前,我国商业银行所面临的信用风险随着信贷业务的不断发展而逐步增加,如何对企业信用风险进行有效区分和管理,是商业银行亟待解决的问题.基于此,本文依据信用评估指标体系分别对Logistic回归模型、贝叶斯判别模型、支持向量机模型这三类模型进行了设计与构建,同时对三类模型分别进行实证分析和结果评价,从分类准确率和模型稳健性两方面对结果进行比较,作为进一步建立组合分类预测模型的基础.本文的研究成果,有利于推动我国商业银行信用风险定量度量方法的研究,从而有助于提高商业银行的风险控制水平,使得不良资产得以降低,在提高我国商业核心竞争力以及促进消费信贷市场的发展等方面有巨大的意义.
简介:下岗、失业人员,作为我国经济体制转轨时期的特殊社会群体,已成为政府和社会关注的热点和重点,解决他们的生活和工作亦已成为推进企业改革中的头等大事。但如何提高这一群体对“风险”的承受能力,减少社会在改革时期的振荡,特别是对他们心理变动状态的研究和对策,仍然是一个十分薄弱的环节。一个人的心理素质、适应能力,是其观念更新、行为选择的前提和先导。大量事实也证明,能否及时对下岗、失业人员进行疏导,调整其心理状态,直接影响到下岗、失业人员能否正确面对现实、承受压力,直接影响到再就业工程的进程。根据我们对北京、上海、南京三城市的实际调查和有关资料分析,随着改革的深入,下岗、失业人员从1994--1997年,有逐渐递增的趋势。全国下岗人员1994年为200多万到1997年为1150万,约占职工总数的8%;失业1994年为476万,到1997年为590万,失业率为3.1%。北京1995年下岗为9.8万,1997年为19万;失业也由1万多增加到了3万多。上海1995年下岗20万左右,1997