村镇银行信用风险的原因及防范

村镇银行是我国新型农村金融机构的核心力量,但是由于其自身发展不完善以及农村现代信用意识淡薄等原因,使信用风险成为村镇银行现阶段发展过程中的一个突出问题。本文从村镇银行风险的主要表现形式出发,结合其自身的特点以及我国农村金融市场环境的特殊现状,分析和探讨村镇银行信用风险存在原因,力求为我国村镇银行信用风险的防范,提出有效的对策和建议。     

运用数据挖掘和网络题库技术构建选择题自动预测系统

本文回顾了现行选择题难度的预测方法,指出了其主观性较强的缺陷,提出了数据挖掘技术应用于选择题难度预测的设想,给出了选择题难度预测系统的体系结构图,最后较详细地说明了数据挖掘技术和网络题库技术在系统构建中的应用。     

我国村镇银行的声誉风险形成及防范研究

村镇银行作为新型农村微小金融机构,经营业务的主要范围是商业银行的传统存贷业务。村镇银行产生声誉风险的主要原因在于资经营时间短,资本规模小、公司治理水平较低和显性存款保险制度缺失等。必须从增加资本规模、完善公司治理水平、尽快建立显性存款保险制度等方面入手,提高村镇银行的盈利能力和服务水平,增加客户对村镇银行的认可度,以促进村镇银行的可持续发展。     

基于数据挖掘的网络流量预测研究

为提高网络流量预测的效率和准确性,提出基于数据挖掘的网络流量动态预测方法。在对网络流量数据进行相空重构的基础上,采用基于神经网络的数据挖掘方法实现流量动态预测。实验表明：这种方法有较好的预测精度,为网络性能异常的预警行为研究奠定良好的基础。     

基于数据挖掘技术的预测与决策分析模型

随着社会发展,当今人类文明已经进入信息化时代。由于信息传播速度加快,大量数据信息会广泛存在于社会各个领域,因此从复杂的数据系统中找到有效数据进行预测与决策分析就具有一定的挑战性。数据挖掘技术是信息化时代进行数据分析常用的一项技术,它能够快速从海量的信息数据中挖掘出可以作为预测与决策分析依据的有效数据。数据挖掘技术具有高度的合理性和科学的严谨性,可以作为经济社会发展的技术支持。通过现阶段各个行业预测与决策分析现状,充分利用数据挖掘技术的优势可以避免产生数据浪费现象,从而提高医疗业、零售业、保险业等行业的工作效率,具有良好的应用前景。     

数据挖掘在财务预测中的应用

企业决策离不开财务预测,传统的预测系统已远远不能满足要求.本文对数据挖掘的基本原理作了阐述,分析了数据挖掘的流程及主要功能,介绍了数据挖掘工具的特点,并在此基础上研究了数据挖掘技术在财务预测中的一些应用.     

我国村镇银行的可持续发展研究

由于农村现有的金融机构没有真正解决农村贷款难的问题,这就迫切要求建立新型的金融机构即村镇银行.本文通过对当前我国村镇银行的发展状况进行分析,指出制约村镇银行发展的因素,探讨了村镇银行的可持续发展趋势,提出了加大政策扶持力度、创新金融监管方式、发展金融产品等措施,对村镇银行的可持续发展方向起到了进行了深入的探究.     

我国村镇银行风险分析

自2006年12月20日银监会发布《关于调整放宽农村地区银行业金融机构准入政策,更好支持社会主义新农村建设的若干意见》后,我国村镇银行产生并快速发展,在取得骄人成绩的同时,也蕴含着巨大的风险。我国村镇银行作为银行业金融机构,面临着一般银行的风险,又因其规模与设立的地域限制,所面临的风险有其特殊性。我国村镇银行主要面临地域分布上的"扎堆"风险、信用风险、流动性风险、操作风险以及由农业的弱质性所决定的行业特殊风险。     

基于数据挖掘技术的个性化远程教育系统的研究

基于Internet的现代远程教育为学习者提供了极大的方便。而目前的远程学习系统缺乏智能化、个性化服务,为改善这一不足,本文提出了一个基于数据挖掘技术的个性化学习系统模型,并详细描述了应用决策树及BP神经网络算法对系统进行设计的方法。基于本模型实现的个性化学习系统真正体现了因才施教的教育理念。     

我国村镇银行可持续发展研究——以安徽凤阳利民村镇银行为例

村镇银行作为一种新兴的农村金融机构,在政府出台了一系列引导和推动其发展的政策后,设立步伐逐渐加快。但是从安徽凤阳利民村镇银行的发展来看,还存在着如信用风险偏高、业务拓展缓慢、政策执行不力、金融产品单一等问题。为了发展村镇银行,使其更好地服务于"三农"和县域经济,应加大政策扶持力度,从制度上推动村镇银行设立步伐;提高核心竞争力,多举措提高村镇银行业务发展水平;拓展资金来源渠道,从政策上提高村镇银行的贷款能力。     

农村信用社贷款信用风险管理研究

近年来,随着农村经济发展水平不断提高,农村信用社在农村居民生活中起到的作用越来越大,逐渐成为了农村生活中重要的组成部分。现如今,农村信用社已经经历了五十多年的发展历史,建立了完善的金融体系,对推动农村经济的跨越式发展起到了重要的推动作用。而在我国经济体制转型的进程中,受到多种主观或客观因素的影响,农村信用社已经产生了较为严重的信用风险问题,制约了农村经济的进一步发展。因此,如何有效的提高贷款信用风险管理能力,也就成为了农村信用社及农村经济发展面临的主要问题。因此,本文主要分析了当前农村信用社信用贷款风险管理存在的主要问题,并针对性的提出了解决思路,对农村信用社贷款信用风险管理水平提升起到了借鉴和参考作用。     

国有商业银行管理体系中的信用风险管理

信用风险依然是我国国有商业银行面对的主要风险,导致国有商业银行信用风险的主要因素有政府干预、产权制度改革不彻底、银行与企业信息不对称、组织缺陷、管理技术落后等.作为我国国有商业银行风险管理体系的核心,信用风险管理的实施具体应当从组织体系架构、客户授信组合风险控制与单一风险相结合、信用风险收益、统一授信、提高信用风险的识别能力等四个方面展开.     

商业银行构建信贷风险预警指标体系的探讨

信贷风险预警是银行管理信贷风险的重要手段之一,加强对信贷风险预警技术研究有重要的现实意义。本文在现有研究基础上,运用AHP法进一步完善信贷风险预警分类指标体系,计算出预警指标体系各因素权重以及综合预警指数,从而得到信贷风险等级及预警状态,为银行进行有效信贷风险管理提供更为科学的决策支持。     

教务管理系统中数据挖掘技术的应用探究

教学管理决策在高校教育中是一项重要的工作。目前,高校内部运行的各种管理系统和各类数据库,已经积累了包括学籍管理系统、成绩管理系统在内的海量数据。本文主要研究如何采用数据挖掘技术在学院教务管理系统中,对海量数据进行发掘和应用,为人才培养提供比较客观的决策支持。     

数据挖掘技术在信用卡业务中的应用

在信用卡业务开展的过程中,银行积累了大量有关客户的人口特征、消费、取现、还款以及催收行为等历史数据,适合采用数据挖掘模型给管理人员提供大量的具有高度预测力的信息.本文讨论了数据挖掘技术在信用卡业务中的业务应用.     

数据挖掘技术在棉铃虫害预测中的应用研究

采用SQL Server 2005的Business Intelligence Development Studio工具,应用关联规则的Apriori挖掘算法,对山西省棉铃虫害指标进行了挖掘分析,建成了山西省棉铃虫害指标预测系统.在实际的应用中,利用最高气温、最低气温、日平均气温、空气湿度和降水量5个指标最近15 d的平均值,即可预测当前棉铃虫的发生程度.     

数据挖掘技术在商业银行客户细分中的应用

在数据仓库建设基本到位之后,银行应如何对庞大的客户信息进行深层次数据挖掘,建立客户与市场的细分体系,从而在经营与管理中发挥作用,是一个极为重要与紧迫的研究课题.在介绍客户细分理论与数据挖掘技术的基础上,对银行客户细分形式化描述过程模型做了讨论,并以K均值聚类算法对银行实证客户数据进行了挖掘,实验表明数据挖掘技术在银行客户细分方面的应用具有一定的有效性.     

数据挖掘技术在选课系统中的应用研究

根据高校选课管理的情况,将数据挖掘技术运用于高校选课系统,对其间所积累的教学信息进行分析与挖掘,为高校选修课程的开设及学生进行课程的选择提供参考信息,为教学管理提供决策信息.     

商业银行信用风险管理研究与实证分析

信用风险是金融市场的一种重要风险，也是现代金融机构面临的最主要风险。商业银行信用风险管理是商业银行为防止和减少贷款损失，采取有效的防范、化解和控制措施，保障信贷资产安全和获利能力的活动过程。商业银行信用风险成因复杂，管理内容多样，风险管理也应该有科学的手段。     

数据挖掘技术在现代信息管理系统中的研究与分析

对数据挖掘技术在现代信息管理系统中的现实意义进行了综述,研究了数据挖掘技术的涵义和发展过程,及其在信息管理系统中运用的现实意义。然后,对国内外数据挖掘技术的现状进行了研究。