信用违约期权在应收账款信用风险管理中的应用

信用违约期权是近几年新兴的金融衍生产品,很多金融机构都开始用它来规避信用风险。从中小企业的角度分析如何利用信用违约期权来规避应收账款的信用风险。先对应收账款的信用风险和信用违约期权进行介绍,然后设计了信用违约期权管理应收账款信用风险的模型并以实例分析,得出信用违约期权是管理应收账款信用风险的更好的工具的结论。     

智能制造中小企业信用评价

针对融资困难这一中小企业转型升级的主要障碍,获取金融机构贷款是主要解决途径,而影响企业贷款获得的主要因素是企业信用评价。在文献分析的基础上构建企业信用评价指标体系,结合《企业绩效评价标准值》,运用模糊综合评价方法,对智能制造企业XX公司进行信用评价实证,其最终评价结果为AAA级,为金融机构确定企业贷款额度提供参考依据。     

商业银行信用风险评估模型研究——基于线上供应链金融的实证

在线上供应链金融融资模式特点的基础上,建立了相应的信用风险评价指标体系,同时,分别基于SMOTE-RF模型、C-SMOTE模型与Logistic模型进行了分析,结论认为,C-SMOTE-RF模型在线上供应链金融信用风险评估上更加准确可靠。基于C-SMOTE算法的随机森林模型在帮助商业银行管理线上供应链金融信用风险、降低信用损失上效果更为显著。     

基于多目标优化的信用风险管理

信用风险管理是银行管理的核心内容。近年虽然不乏测度银行信用风险方面的研究,但都只限于考虑风险最低的单目标模型。以追求风险与收益系统均衡为出发点,提出了测度银行信用风险的二元目标优化模型,解决了信用风险管理过程中低风险和高收益的辨证统一问题。将遗传算法引进二元目标优化模型的求解,极大地提高了模型的求解效率。     

互联网金融两大突出风险引发舆情风险的防控研究——基于媒介化治理和大数据情报分析的视角

根据金融风险和舆情风险共振理论,金融风险和舆情风险往往相伴而行。防控舆情风险,可防范化解金融风险,防止金融风险扩大蔓延。在舆情风险防控中,宜以媒介化治理为手段,以大数据情报为分析工具。本文以互联网金融为例,探讨媒介化治理和大数据情报分析在防控舆情风险进而防范化解金融风险方面的应用。     

大数据与“双减”背景下校外培训机构治理的路径探索——关于构建信用风险评价系统的建议

大数据的发展与“双减”政策的落实,为校外培训机构的治理提供了新思路。在实践层面,校外培训机构的信用风险导致的资金链断裂、拖欠教职工工资、家长退费无门等问题突出,严重影响了人民群众对教育的满意度和获得感。加之近年来校外培训领域的信用风险变得更为错综复杂,呈现出网络化、变异化、信息化、隐蔽化等特点。因此,借鉴经济领域中信用风险评价的思路与方法,通过构建信用风险评价系统,在一定程度上可以提升校外培训机构治理实效。     

基于ADASYN的跨境电商小微企业信用风险模型优化研究

随着数字经济在我国的不断发展，数字经济技术为地方企业带来新的机遇与挑战。聚焦跨境电商小微企业信用风险管理，并以江西为例建立符合江西跨境电商实际发展境况的企业信用风险评价指标。随后分别使用BP神经网络、K近邻及支持向量机机器学习分类模型，对江西跨境电商小微企业进行信贷违约预测。实证结果显示：三种深度学习分类模型均具有良好的准确性。为进一步优化江西跨境电商小微企业信用风险模型，特引入ADASYN算法，研究结果显示：ADASYN算法优化了三种模型的预测准确度。将模型的计算效率用于衡量模型的优秀程度，发现ADASYN—KNN综合时效性最佳。