預(yù)警模型

。最后，建立預(yù)警模型和機(jī)制，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)警并優(yōu)化。通過(guò)構(gòu)建基于防火監(jiān)督數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與預(yù)警體系，可以提高火災(zāi)防控能力，減少火災(zāi)事故發(fā)生幾率，保護(hù)人民生命財(cái)產(chǎn)安全。關(guān)鍵詞：防火監(jiān)督數(shù)據(jù)；預(yù)警模型；風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估引言火災(zāi)是一種嚴(yán)重威脅人民生命財(cái)產(chǎn)安全的災(zāi)害事件，過(guò)去的火災(zāi)事件造成了巨大的人員傷亡、財(cái)產(chǎn)損失。因此，建立有效的防火監(jiān)督和管理體系成為社會(huì)各界關(guān)注的焦點(diǎn)。然而，傳統(tǒng)的防火監(jiān)督和管理方式存在一些問(wèn)題。一方面，數(shù)據(jù)采集、整理和分析過(guò)程繁瑣且效率低下，難

上市企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型對(duì)相關(guān)各方提高風(fēng)險(xiǎn)管理能力有著極為重要的作用。文章總結(jié)了科技型上市企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)因素及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，概述了建立科技型上市企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型所面臨的挑戰(zhàn)，歸納了需要解決的關(guān)鍵問(wèn)題并指出后續(xù)的研究方向。關(guān)鍵詞：科技型上市企業(yè)；風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警；預(yù)警模型中圖分類(lèi)號(hào)：F832.0? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ?文章編號(hào)：1674-0688（2023）04-0101-080 引言一直以來(lái)，我國(guó)經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展面臨著中小企業(yè)融資難和高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)化步伐緩慢的難題，這制約

監(jiān)督學(xué)習(xí)兩類(lèi)預(yù)警模型，并對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型的有效性進(jìn)行了分析。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：兩類(lèi)模型在企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方面都有一定的效果，但監(jiān)督學(xué)習(xí)模型無(wú)論對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)還是正常企業(yè)，均有更好的預(yù)測(cè)識(shí)別效果。未來(lái)企業(yè)可以導(dǎo)入監(jiān)督學(xué)習(xí)方法構(gòu)建財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)體系，提前應(yīng)對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)事件的發(fā)生。【關(guān)鍵詞】財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)；監(jiān)督學(xué)習(xí)；非監(jiān)督學(xué)習(xí)；預(yù)警模型【中圖分類(lèi)號(hào)】F275 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【文獻(xiàn)標(biāo)志碼】A ? ? ? ? ?

業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型。為此，通過(guò)對(duì)G公司2019～2021年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算篩選，選取合適的風(fēng)險(xiǎn)管控指標(biāo)設(shè)計(jì)預(yù)警模型，并將2021年相關(guān)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)代入模型中檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷挠行浴！娟P(guān)鍵詞】熵值法 功效系數(shù)法 銅業(yè)企業(yè) 財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管控 預(yù)警模型有色金屬制造業(yè)作為我國(guó)重要基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)，為我國(guó)實(shí)現(xiàn)制造強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略目標(biāo)提供了重要支撐[1]。但近年來(lái)，有色金屬制造業(yè)面臨發(fā)展緩慢、自主創(chuàng)新力不足、要素配置亟待優(yōu)化、資源環(huán)境壓力增大等問(wèn)題，導(dǎo)致有色金屬制造業(yè)發(fā)展出現(xiàn)原材料價(jià)格增高、產(chǎn)

構(gòu)建債券違約預(yù)警模型， 在Fisher模型與Logistic模型判別效果對(duì)比后選擇了Logistic模型， 并在此基礎(chǔ)上加入部分非財(cái)務(wù)信息指標(biāo)， 以進(jìn)一步提升模型的預(yù)測(cè)能力。最終得到基于財(cái)務(wù)和非財(cái)務(wù)信息的Logistic模型。研究結(jié)論如下： 第一， Logistic模型整體判別效果優(yōu)于Fisher模型。第二， 構(gòu)建的基于財(cái)務(wù)和非財(cái)務(wù)信息的Logistic模型具有較好的預(yù)測(cè)能力， 經(jīng)濟(jì)含義清晰， 具備實(shí)際使用價(jià)值。第三， 財(cái)務(wù)指標(biāo)如凈資產(chǎn)收益率、 資本累積率

：債券違約；預(yù)警模型；集成學(xué)習(xí)；重要指標(biāo)中圖分類(lèi)號(hào)：F830.91? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? ? 文章編號(hào)：1673-291X（2023）01-0098-03一、研究背景近些年來(lái)，隨著我國(guó)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的不斷增長(zhǎng)，債券市場(chǎng)得到高速發(fā)展，市場(chǎng)規(guī)模持續(xù)擴(kuò)張、債券品種逐漸多樣化，債券違約問(wèn)題越來(lái)越難以把控。自2014年“11 超日債”利息無(wú)法按期全額支付，成為國(guó)內(nèi)首例實(shí)質(zhì)性違約的公募債券后，我國(guó)債券違約事件頻發(fā)，違約風(fēng)險(xiǎn)增速較以往大幅提高。截至2021年年末

對(duì)于企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警模型的研究具有重要意義。文章隨機(jī)選取了一家在近二十年內(nèi)存在過(guò)財(cái)務(wù)危機(jī)的上市公司，首先建立了多層次的指標(biāo)體系，利用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)和因子分析進(jìn)行降維，然后利用SPSS中的MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型。模型兼顧財(cái)務(wù)與非財(cái)務(wù)因素，利用數(shù)據(jù)進(jìn)行模型構(gòu)建和重要程度分析，使得財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測(cè)更加準(zhǔn)確，提醒管理者關(guān)注盈利能力、償債能力和非財(cái)務(wù)指標(biāo)三個(gè)方面。 關(guān)鍵詞：預(yù)警模型;企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī);因子分析;MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);SPSS 一、引言 企業(yè)在經(jīng)營(yíng)過(guò)程

義的債券違約預(yù)警模型。為此，本文使用2014年1月至2019年6月期間債券市場(chǎng)全部符合研究條件的發(fā)債企業(yè)作為訓(xùn)練樣本構(gòu)建模型，分別研究債券違約發(fā)生前1-3年的財(cái)務(wù)指標(biāo)構(gòu)建出預(yù)警模型，并使用2019年7月至2019年12月期間債券市場(chǎng)全部符合研究條件的發(fā)債企業(yè)作為測(cè)試樣本以測(cè)試模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性?！娟P(guān)鍵詞】Logistic模型；債券違約；預(yù)警模型從違約的影響因素來(lái)看，早期的研究主要是基于企業(yè)破產(chǎn)或者是債務(wù)違約，且主要是基于財(cái)務(wù)和經(jīng)營(yíng)因素，如吳世農(nóng)、盧賢義（20

力Mura；預(yù)警模型1 引言隨著TFT-LCD（Thin fi lm transistor liquid crystal display，薄膜晶體管液晶顯示器）面板市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的日益激烈，用戶(hù)對(duì)產(chǎn)品畫(huà)質(zhì)的要求也越來(lái)越高，因此改善畫(huà)面質(zhì)量成為企業(yè)取得客戶(hù)信任及用戶(hù)認(rèn)可的關(guān)鍵。其中Mura類(lèi)不良為一種常見(jiàn)不良，且很難避免，成為業(yè)內(nèi)需要攻克的難題。重力Mura為其中一種頑固不良，在常溫下很難攔截，但是在加熱或長(zhǎng)時(shí)間通電條件下會(huì)在面板底部呈現(xiàn)出色不均現(xiàn)象，嚴(yán)重影響顯示

學(xué)習(xí)資源進(jìn)化預(yù)警模型，是大數(shù)據(jù)時(shí)代破解網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)資源高效管理的核心問(wèn)題。該研究以網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)資源進(jìn)化預(yù)警任務(wù)的實(shí)施流程為依據(jù)，在探討資源進(jìn)化態(tài)表征、資源進(jìn)化要素項(xiàng)提取、資源進(jìn)化態(tài)標(biāo)注、資源進(jìn)化預(yù)警任務(wù)的數(shù)學(xué)定義等問(wèn)題的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)資源進(jìn)化預(yù)警的技術(shù)模型。通過(guò)學(xué)習(xí)元平臺(tái)的兩個(gè)數(shù)據(jù)集實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證表明，研究提出的預(yù)警模型在預(yù)測(cè)精準(zhǔn)率、F1和AUC等指標(biāo)方面表現(xiàn)優(yōu)于對(duì)比算法，能較好地完成網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)資源進(jìn)化預(yù)警的任務(wù)。 [關(guān)鍵詞] 網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)資源; 學(xué)習(xí)資源進(jìn)化; 預(yù)

章對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型的構(gòu)建做了國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)的梳理和總結(jié)，試圖為后來(lái)者深入研究提供一些啟示。[關(guān)鍵詞]財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn);預(yù)警模型;單變量預(yù)警模式[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2021.36.0121 引言財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的研究一直是財(cái)務(wù)研究的熱點(diǎn)內(nèi)容之一。目前，疫情影響下的國(guó)際政治和經(jīng)濟(jì)間的矛盾凸顯，國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)仍在重啟之中。企業(yè)面對(duì)紛繁復(fù)雜的經(jīng)營(yíng)環(huán)境，經(jīng)營(yíng)不確定性增加。做好公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警工作，并及時(shí)采取針對(duì)性措施化解危機(jī)，提升公司經(jīng)營(yíng)績(jī)效，是股東和相

財(cái)務(wù)危機(jī); 預(yù)警模型【中圖分類(lèi)號(hào)】 F275? 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】 A? 【文章編號(hào)】 1004-5937（2021）22-0079-08一、引言財(cái)務(wù)危機(jī)是指企業(yè)無(wú)力償還到期債務(wù)或支付經(jīng)營(yíng)費(fèi)用而面臨破產(chǎn)的一種現(xiàn)象[ 1 ]。面對(duì)日益復(fù)雜的市場(chǎng)環(huán)境，許多看似財(cái)務(wù)健康的企業(yè)往往會(huì)突然陷入困境，這一方面嚴(yán)重影響了企業(yè)的正常經(jīng)營(yíng)，另一方面也給企業(yè)股東和利益相關(guān)者帶來(lái)極大的損失。因此，在財(cái)務(wù)危機(jī)發(fā)生之前發(fā)出預(yù)警，提醒企業(yè)規(guī)避可能發(fā)生的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理來(lái)說(shuō)具有重要

建了信用違約預(yù)警模型。對(duì)模型的準(zhǔn)確度檢驗(yàn)顯示，在2019年預(yù)警模型的準(zhǔn)確度高達(dá)92.6%，在2020年準(zhǔn)確度為75%，說(shuō)明該預(yù)警模型有助于金融機(jī)構(gòu)和投資者判別信用違約風(fēng)險(xiǎn)。關(guān)鍵詞：信用債??違約風(fēng)險(xiǎn)??預(yù)警模型??主成分分析引言信用債作為債券市場(chǎng)的重要組成部分，具有利率高、收益高的特點(diǎn)。截至2020年底，我國(guó)信用債1存量己達(dá)29.92萬(wàn)億元2。伴隨著債券融資規(guī)模激增，信用風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題也日益凸顯，僅2020年信用債違約金額就高達(dá)1757.72億元，涉及155只債

播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);預(yù)警模型;數(shù)據(jù)管理系統(tǒng);城市內(nèi)澇中圖分類(lèi)號(hào)：TP181;TP391? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2096-4706（2021）05-0098-06Design and Implementation of Urban Waterlogging Early Warning SystemBased on BP Neural Network ModelZHANG Xiuchun1，ZHANG Xuan2（1.Phima Intelligence

立起植物病害預(yù)警模型，根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果，結(jié)合易產(chǎn)生黃瓜病害的環(huán)境參數(shù)范圍選擇是否向用戶(hù)發(fā)出預(yù)警警報(bào)，利用溫室物聯(lián)網(wǎng)控制技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)植物病害的生態(tài)防治。同時(shí)系統(tǒng)可以向搭載Android平臺(tái)的設(shè)備發(fā)送提醒消息，并可以進(jìn)行遠(yuǎn)程監(jiān)控。該系統(tǒng)利用Wi-Fi技術(shù)將傳感器系統(tǒng)和嵌入式設(shè)備組成星型網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)傳感器返回的有效環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)，通過(guò)PSO-SVR模型對(duì)溫室溫度、濕度參數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率分別為97.6%、96.8%，可以用作理論指導(dǎo)。測(cè)試結(jié)果表明，該系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間短、運(yùn)

如搭建適宜的預(yù)警模型、設(shè)置預(yù)警管理系統(tǒng)及延展融資渠道等，從而切實(shí)改進(jìn)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)與財(cái)務(wù)管理水平?！続bstract】This paper will introduce the causes of enterprise financial crisis in detail under the new economic normal. Through professional research and investigation， taking the inte

針對(duì)當(dāng)前財(cái)務(wù)預(yù)警模型存在預(yù)測(cè)精度低、預(yù)測(cè)滿意度低的問(wèn)題，提出了基于深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型。該模型構(gòu)建了6個(gè)一級(jí)指標(biāo)和12個(gè)二級(jí)指標(biāo)預(yù)警指標(biāo)，模型由兩個(gè)RBM和1個(gè)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成，使用鯨魚(yú)算法進(jìn)行模型參數(shù)的優(yōu)化。在仿真實(shí)驗(yàn)中，通過(guò)上市企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，此模型相比于LSSVM模型有更好的預(yù)測(cè)效果，為當(dāng)前的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警提供了一種有益的參考。關(guān)鍵詞：財(cái)務(wù)危機(jī);預(yù)警模型;鯨魚(yú)算法中圖分類(lèi)號(hào)：TP18 ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：2096-

務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警;預(yù)警模型中圖分類(lèi)號(hào)：F275? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? ? ? ? ? 文章編號(hào)：1006—7973（2021）01-0154-03如今，我國(guó)的資本市場(chǎng)隨著經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展而壯大，但各種風(fēng)險(xiǎn)也會(huì)隨之而來(lái)。上市公司在經(jīng)營(yíng)過(guò)程中的發(fā)展和財(cái)務(wù)狀況會(huì)面臨各種風(fēng)險(xiǎn)，不僅對(duì)公司，對(duì)我國(guó)資本市場(chǎng)都會(huì)帶來(lái)一定影響。在如此的背景下，上市公司能建立一套行之有效的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制極為重要。若預(yù)警機(jī)制能夠及時(shí)采取相應(yīng)的措施降低甚至規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，不僅對(duì)公司

建立財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型，可以及時(shí)有效地發(fā)現(xiàn)和防范企業(yè)所隱藏的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，從而使企業(yè)可以健康持續(xù)的發(fā)展。然而，由于現(xiàn)有的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型存在種種缺陷，在實(shí)際運(yùn)用中往往效果甚微。本文通過(guò)對(duì)國(guó)內(nèi)外有關(guān)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型進(jìn)行梳理，并針對(duì)模型的局限，對(duì)企業(yè)構(gòu)建財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型時(shí)提出合理的建議。關(guān)鍵詞：財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn);預(yù)警模型;風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警一、國(guó)外財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型綜述（一）單變量模型單變量預(yù)警模型最早由菲茨帕特里克提出，他選擇19家破產(chǎn)公司與正常公司通過(guò)財(cái)務(wù)比率進(jìn)行比較分析。從而得出

汽車(chē)行業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警模型，利用2018年樣本公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)檢驗(yàn)得到該模型總體預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到95.71%，財(cái)務(wù)預(yù)警效果良好，對(duì)汽車(chē)行業(yè)企業(yè)經(jīng)營(yíng)者和外部投資者具有參考價(jià)值。關(guān)鍵詞：財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn);主成分分析;logistic回歸;汽車(chē)行業(yè);預(yù)警模型一、汽車(chē)行業(yè)上市公司現(xiàn)狀分析汽車(chē)行業(yè)作為我國(guó)經(jīng)濟(jì)的支柱產(chǎn)業(yè)之一，在提升國(guó)民經(jīng)濟(jì)、增加就業(yè)崗位、刺激消費(fèi)等方面發(fā)揮著重要作用。但從2018年年底開(kāi)始汽車(chē)銷(xiāo)量呈現(xiàn)下滑趨勢(shì)，國(guó)內(nèi)汽車(chē)市場(chǎng)消費(fèi)疲弱，新能源技術(shù)尚不成熟，2019年我國(guó)汽車(chē)

分析和建模;預(yù)警模型一、EU refugee的現(xiàn)狀與分析對(duì)refugee的數(shù)量和來(lái)源等信息進(jìn)行有效監(jiān)控就顯得很重要，便可以及時(shí)調(diào)整相關(guān)refugee理論，有效地防范相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)。在2016年之后EU refugee數(shù)量的減少，也讓我們發(fā)現(xiàn)監(jiān)控入歐refugee潮、監(jiān)控EU外部邊界的管控、向成員國(guó)提供行動(dòng)和技術(shù)支持等行為是有作用的。因此我們可以構(gòu)建一套指標(biāo)體系，利用數(shù)據(jù)分析的方法嘗試去建立這樣一種預(yù)警模型。二、數(shù)據(jù)的分析與建模動(dòng)態(tài)因子模型（Dynamic Fac

番茄莖基腐病預(yù)警模型，模型檢驗(yàn)效果良好，并依據(jù)該模型建立了番茄莖基腐病預(yù)警系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了通過(guò)農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對(duì)日光溫室番茄生長(zhǎng)環(huán)境信息自動(dòng)采集，通過(guò)番茄病蟲(chóng)害預(yù)警系統(tǒng)自動(dòng)播報(bào)發(fā)病概率，初步實(shí)現(xiàn)了現(xiàn)代農(nóng)業(yè)精準(zhǔn)管理和智能判斷的目標(biāo)門(mén)關(guān)鍵詞：番茄莖基腐病;預(yù)警模型;農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng);日光溫室中圖分類(lèi)號(hào)：S126;S436.412.1 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：0439-8114（2020）09-0167-04DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114

，并構(gòu)建預(yù)測(cè)預(yù)警模型。高職院校應(yīng)完善人才供需預(yù)測(cè)和信息共享機(jī)制，加強(qiáng)專(zhuān)業(yè)設(shè)置預(yù)警決策機(jī)制，建立新專(zhuān)業(yè)設(shè)置風(fēng)險(xiǎn)防控機(jī)制。關(guān)鍵詞 高職院校;專(zhuān)業(yè)設(shè)置;預(yù)警機(jī)制;預(yù)警模型;指標(biāo)體系專(zhuān)業(yè)設(shè)置預(yù)警機(jī)制是對(duì)區(qū)域內(nèi)高校專(zhuān)業(yè)設(shè)置的警情、警源進(jìn)行分析，建立科學(xué)合理的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，運(yùn)用預(yù)警的方法對(duì)指標(biāo)進(jìn)行預(yù)測(cè)，對(duì)專(zhuān)業(yè)發(fā)展的趨勢(shì)進(jìn)行判定，采取措施進(jìn)行調(diào)整調(diào)控的復(fù)雜系統(tǒng)。供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革背景下，專(zhuān)業(yè)設(shè)置和調(diào)整關(guān)系到高職院校人才供給的質(zhì)量，需要主動(dòng)適應(yīng)社會(huì)需求，匹配產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)

業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型，運(yùn)用該模型對(duì)S公司進(jìn)行實(shí)例分析，為中小企業(yè)如何構(gòu)建模型進(jìn)行財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警提供一種思路和借鑒，從而達(dá)到提高中小企業(yè)抗風(fēng)險(xiǎn)能力，增強(qiáng)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的目的。關(guān)鍵詞：中小企業(yè)? 財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警? 模糊層次分析法? 預(yù)警模型1 模糊層次分析法的基本原理模糊層次分析法是美國(guó)運(yùn)籌學(xué)家T.L. Saaty教授在20世紀(jì)70年代提出的。它是在建立多層次結(jié)構(gòu)模型的基礎(chǔ)上，通過(guò)對(duì)同一準(zhǔn)則下的要素進(jìn)行比較建立模糊判斷矩陣，檢驗(yàn)矩陣滿足一致性后，計(jì)算出各層次的要素對(duì)于

構(gòu)建安全防護(hù)預(yù)警模型有利于高處吊籃作業(yè)防護(hù)水平的進(jìn)一步提升，該模型為保障作業(yè)安全提供了巨大的幫助?；诖?，本文將從高處吊籃作業(yè)中的安全防護(hù)預(yù)警模型相關(guān)理論出發(fā)，對(duì)安全防護(hù)預(yù)警模型的構(gòu)建和仿真模擬問(wèn)題展開(kāi)探究和分析?！娟P(guān)鍵詞】建筑施工;高處吊籃作業(yè);預(yù)警模型;安全防護(hù)當(dāng)前，我國(guó)各種高層建筑的數(shù)量持續(xù)增加，高處作業(yè)吊籃獲得了廣泛的應(yīng)用，這也就使得該項(xiàng)作業(yè)的安全問(wèn)題受到了人們的普遍關(guān)注。為此，利用大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù)來(lái)構(gòu)建安全防護(hù)預(yù)警模型就顯得十分必要。通過(guò)這

;實(shí)時(shí)數(shù)據(jù);預(yù)警模型doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2020.10.047[中圖分類(lèi)號(hào)]TP311.13[文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A[文章編號(hào)]1673-0194（2020）10-00-021? ? ?基于Redis的油氣大數(shù)據(jù)智能預(yù)警軟件概述1.1? ?油氣生產(chǎn)信息化建設(shè)油氣生產(chǎn)信息化建設(shè)實(shí)現(xiàn)了油水井、注水站、聯(lián)合站等運(yùn)行參數(shù)的實(shí)時(shí)自動(dòng)采集，積累了海量的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，每一個(gè)數(shù)據(jù)變化往往隱含了問(wèn)題“量變到質(zhì)變”的趨勢(shì)和程度，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)這

用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的預(yù)警模型，并對(duì)目前電力物資履約供應(yīng)開(kāi)展情況提出信用風(fēng)險(xiǎn)防范措施及相關(guān)對(duì)策建議?！娟P(guān)鍵詞】信用風(fēng)險(xiǎn);物資供應(yīng);預(yù)警模型1.引言我國(guó)信用管理的開(kāi)展時(shí)間不長(zhǎng)，但一直十分重視現(xiàn)代社會(huì)的信用體系建設(shè)。在2007年頒布了《關(guān)于社會(huì)信用體系建設(shè)的若干意見(jiàn)》，并提出了完善行業(yè)信用記錄和推進(jìn)行業(yè)信用建設(shè)的指導(dǎo)意見(jiàn)。最初是因?yàn)樾枰獙?duì)銀行信貸客戶(hù)的信用進(jìn)行研究，所以在銀行業(yè)開(kāi)始了信用研究。但建立各行各業(yè)的信用評(píng)價(jià)體系既是市場(chǎng)機(jī)制和規(guī)范市場(chǎng)秩序的基本條件，也是促進(jìn)經(jīng)濟(jì)

預(yù)測(cè)分析。該預(yù)警模型使用部分員工數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，其余作為測(cè)試集，使用精確度為92.7%的中值高斯核函數(shù)型支持向量機(jī)（Medium Gaussian SVM）進(jìn)行預(yù)測(cè)，模型預(yù)測(cè)精度符合預(yù)期，為電網(wǎng)企業(yè)人才流失預(yù)警提供了有效的方法。關(guān)鍵詞：人才流失? SVM? 離職? 預(yù)警模型中圖分類(lèi)號(hào)：F279.23?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ?文章編號(hào)：2096-0298（2020）03（b）--03人才流失是電力企業(yè)亟需解決的一個(gè)重要問(wèn)題，因而員工離職預(yù)警研究受到了國(guó)內(nèi)外企業(yè)界

;財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)﹔預(yù)警模型一、引言在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)條件下，有效的風(fēng)險(xiǎn)管理是每個(gè)企業(yè)都必須解決的重要問(wèn)題。財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理是業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理的重要組成部分。只有通過(guò)管理包括財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)在內(nèi)的公司風(fēng)險(xiǎn)，才能有效地增強(qiáng)公司的應(yīng)變能力和風(fēng)險(xiǎn)承受能力。因此，如何識(shí)別，判斷和評(píng)估財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)已成為企業(yè)經(jīng)營(yíng)過(guò)程中財(cái)務(wù)監(jiān)控的重要課題。這也是預(yù)防，控制和使用財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)以實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)管理目標(biāo)的重要組成部分。有鑒于此，本文以A公司為例，通過(guò)案例分析，探討如何通過(guò)財(cái)務(wù)報(bào)表分析來(lái)了解上級(jí)公司的財(cái)務(wù)狀況，通過(guò)狀況數(shù)字

估指標(biāo)體系及預(yù)警模型，形成道路運(yùn)輸企業(yè)交通安全風(fēng)險(xiǎn)的閉環(huán)管控機(jī)制，為提升交通運(yùn)輸安全水平、完善交通安全生產(chǎn)體系、強(qiáng)化交通應(yīng)急救援能力提供參考。關(guān)鍵詞：道路運(yùn)輸交通安全;交通安全風(fēng)險(xiǎn)分類(lèi);等級(jí)評(píng)估指標(biāo)體系;預(yù)警模型;閉環(huán)管控機(jī)制0 引言交通運(yùn)輸產(chǎn)業(yè)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)性、先導(dǎo)性、戰(zhàn)略性產(chǎn)業(yè)，建設(shè)“交通強(qiáng)國(guó)”是新時(shí)代國(guó)家的重大發(fā)展戰(zhàn)略。近年來(lái)，隨著國(guó)家經(jīng)濟(jì)社會(huì)各項(xiàng)事業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展，道路運(yùn)輸業(yè)也進(jìn)入了高速發(fā)展的新階段。根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)，2018年我國(guó)道路旅客運(yùn)輸企

公司財(cái)務(wù)造假預(yù)警模型，提升公安經(jīng)偵部門(mén)對(duì)上市公司財(cái)務(wù)異常的感知能力，以期有效抑制上市公司財(cái)務(wù)造假?zèng)_動(dòng)，增加上市公司財(cái)務(wù)造假難度，提升上市公司財(cái)務(wù)造假風(fēng)險(xiǎn)?！続bstract】On the basis of systematical analysis of typical companies' operating trajectories and abnormal factors of financial indexes， this paper produc

企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型的成果，著力點(diǎn)于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的預(yù)警研究相對(duì)較少，這使得建立一套具有完整指標(biāo)、及時(shí)有效且富有針對(duì)性的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型迫在眉睫?！娟P(guān)鍵詞】互聯(lián)網(wǎng)行業(yè);財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn);預(yù)警模型一、引言從1994年起，中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)開(kāi)始成為世界互聯(lián)網(wǎng)中的一部分，但由于技術(shù)門(mén)檻，成本高昂等原因，互聯(lián)網(wǎng)被局限在中高收入人群中。十余年后，用戶(hù)從Pc端快速迭代到移動(dòng)客戶(hù)端，互聯(lián)網(wǎng)已成為人們密不可分的日常生活。據(jù)第42次CNNIc發(fā)布統(tǒng)計(jì)報(bào)告顯示，截至2018年6月，我國(guó)

;風(fēng)險(xiǎn)控制;預(yù)警模型從我國(guó)中小企業(yè)融資業(yè)務(wù)的實(shí)務(wù)來(lái)看，中小企業(yè)在宏觀的經(jīng)營(yíng)環(huán)境中處于不利位置，在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中與大中型企業(yè)比較處于弱勢(shì)地位，再加之中小企業(yè)自身的實(shí)力弱，總體抗風(fēng)險(xiǎn)能力不足等原因，使得中小企業(yè)的融資風(fēng)險(xiǎn)很高，是制約中小企業(yè)融資服務(wù)機(jī)構(gòu)開(kāi)展融資業(yè)務(wù)的主要原因，本文正是以中小企業(yè)面臨的各類(lèi)融資風(fēng)險(xiǎn)為出發(fā)點(diǎn)來(lái)構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)控制模型，通過(guò)模型發(fā)現(xiàn)和識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)，在此基礎(chǔ)上對(duì)風(fēng)險(xiǎn)程度和范圍以及未來(lái)的發(fā)展態(tài)勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)，并發(fā)出相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信號(hào)，從而方便中小企業(yè)融

章通過(guò)對(duì)財(cái)務(wù)預(yù)警模型的梳理，提出從我國(guó)國(guó)情出發(fā)，重新選取財(cái)務(wù)指標(biāo)，重新選取樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行系數(shù)測(cè)定更新，重視非財(cái)務(wù)因素的影響，針對(duì)具體行業(yè)如制造業(yè)構(gòu)建財(cái)務(wù)預(yù)警模型，利用更準(zhǔn)確、合適的模型對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行判別。[關(guān)鍵詞] 財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn);財(cái)務(wù)困境;預(yù)警模型doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2019. 15. 017[中圖分類(lèi)號(hào)] F234? ? [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]? A? ? ? [文章編號(hào)]? 1673 - 0194

；狀態(tài)評(píng)估；預(yù)警模型1電力營(yíng)銷(xiāo)的重要性分析1）電力企業(yè)是事關(guān)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的重要基礎(chǔ)性行業(yè)，李克強(qiáng)總理曾經(jīng)提出過(guò)用“克強(qiáng)指數(shù)”來(lái)衡量國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展水平，其中的一個(gè)重要因素就是工業(yè)用電量，可見(jiàn)用電量對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要程度。在此基礎(chǔ)上，特別是國(guó)內(nèi)的電力企業(yè)，在社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)上又不能過(guò)分的注重效益，還應(yīng)當(dāng)在公益性以及社會(huì)服務(wù)性的方面滿足要求。2）電力資源作為用戶(hù)的一種剛性需求，決定了其不可能大規(guī)模的營(yíng)銷(xiāo)。電力系統(tǒng)的物理特性決定了電力不能大規(guī)模的存貯，電力系統(tǒng)

，采用單變量預(yù)警模型及多變量預(yù)警模型分析其潛在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，并提出相應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)控制措施。關(guān)鍵詞：保利地產(chǎn)；財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)；預(yù)警模型一、企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的涵義狹義財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指：企業(yè)因融資方式不當(dāng)造成償債能力減弱或喪失從而引發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題。廣義財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指：企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)環(huán)節(jié)中存在的不確定因素導(dǎo)致企業(yè)實(shí)際與預(yù)期收益不一致。財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)無(wú)法徹底消除，但可通過(guò)有效識(shí)別與分析，并采取合理措施降低風(fēng)險(xiǎn)。二、財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)模型分析法以企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表為基礎(chǔ)，構(gòu)建相關(guān)分析方法，進(jìn)而識(shí)別潛在風(fēng)險(xiǎn)即為財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)模型分

業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn);預(yù)警模型;層次分析;模糊綜合評(píng)價(jià)中圖分類(lèi)號(hào)：F069.9文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號(hào)：2095-5383（2019）02-0064-05Abstract：In view of enterprise financial risk early warning， the analytic hierarchy process and the fuzzy comprehensive evaluation method based on the membersh

業(yè)特色的財(cái)務(wù)預(yù)警模型對(duì)于鋼鐵行業(yè)來(lái)說(shuō)具有重大的理論及現(xiàn)實(shí)意義。文章基于主成分分析法，以多因素模型作為基本框架，通過(guò)K-S檢驗(yàn)、T檢驗(yàn)和Mann-Whitney U檢驗(yàn)，從42個(gè)重要財(cái)務(wù)指標(biāo)和1個(gè)非財(cái)務(wù)指標(biāo)中篩選出13個(gè)變量進(jìn)行主成分分析，構(gòu)建F計(jì)分模型，并通過(guò)24家上市鋼企近年來(lái)的數(shù)據(jù)對(duì)所建立的財(cái)務(wù)預(yù)警模型進(jìn)行測(cè)試，結(jié)果顯示模型具有良好的可靠性?！娟P(guān)鍵詞】? ?主成分分析法;鋼鐵行業(yè);財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn);預(yù)警模型【中圖分類(lèi)號(hào)】? F275? 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】? A?

導(dǎo)致財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型產(chǎn)生估計(jì)偏誤。外部沖擊首先影響高財(cái)務(wù)杠桿企業(yè)，其次通過(guò)上下游產(chǎn)業(yè)鏈傳導(dǎo)至整個(gè)經(jīng)濟(jì)體，因而管控高杠桿率企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)是遏制外部沖擊傳導(dǎo)至我國(guó)經(jīng)濟(jì)的關(guān)鍵。在央行降準(zhǔn)刺激內(nèi)需背景下，可以針對(duì)高杠桿率行業(yè)和企業(yè)精準(zhǔn)調(diào)控實(shí)現(xiàn)供給側(cè)改革降杠桿目標(biāo)?！娟P(guān)鍵詞】 外部沖擊; 杠桿率; 預(yù)警模型【中圖分類(lèi)號(hào)】 F275? 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】 A? 【文章編號(hào)】 1004-5937（2019）11-0027-04一、前言當(dāng)前我國(guó)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)

涉老網(wǎng)絡(luò)輿情預(yù)警模型，并以“廣場(chǎng)舞老人霸占籃球場(chǎng)”事件為例進(jìn)行實(shí)證分析，最終得出此涉老網(wǎng)絡(luò)輿情事件的預(yù)警等級(jí)為“比較嚴(yán)重，Ⅱ級(jí)”。該結(jié)果與專(zhuān)家對(duì)此事件的等級(jí)評(píng)定結(jié)果相吻合，從而較好地說(shuō)明了預(yù)警模型的科學(xué)性與有效性。關(guān)鍵詞：涉老突發(fā)事件;模糊綜合評(píng)判;層次分析法;預(yù)警模型中圖分類(lèi)號(hào)：G206.3文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1673-8268（2019）01-0058-09一、引?言隨著老年人口的不斷增長(zhǎng)，我國(guó)人口老齡化問(wèn)題日益凸顯。據(jù)2018年1月國(guó)家統(tǒng)計(jì)局公布

立了模糊評(píng)價(jià)預(yù)警模型，以某電力公司的項(xiàng)目施工實(shí)例進(jìn)行數(shù)據(jù)模擬。結(jié)果表明該模型可以完成施工過(guò)程中的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警工作。關(guān)鍵詞：模糊數(shù)學(xué)；預(yù)警模型；預(yù)警指標(biāo)；輸電線路；安全風(fēng)險(xiǎn)中圖分類(lèi)號(hào)：TB 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：Adoi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2018.24.0900 引言隨著國(guó)家經(jīng)濟(jì)的急速發(fā)展，我國(guó)電力需求總量逐年升高，截至2017年底，全國(guó)用電總量6.3077×1012kW·h，同比增長(zhǎng)6.6%。用電量的迅猛增長(zhǎng)推動(dòng)了電力工程的建設(shè)總量的

企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型的驗(yàn)證、模型間的對(duì)比、模型的改進(jìn)以及新模型的開(kāi)發(fā)研究四個(gè)方面對(duì)國(guó)內(nèi)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型的研究進(jìn)行歸納總結(jié)，并指出目前研究的不足之處，以期為我國(guó)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型研究的進(jìn)一步發(fā)展提供借鑒。Abstract： This paper summarizes the research on the early warning model of financial risks in domestic companies from the aspe

針對(duì)湖泊水華預(yù)警模型中的數(shù)據(jù)具有噪聲較復(fù)雜和非線性的特點(diǎn)，而傳統(tǒng)預(yù)警方法難以解決穩(wěn)健性差和過(guò)度擬合等問(wèn)題，采用機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)算法——隨機(jī)森林，根據(jù)葉綠素a的濃度判斷水華是否發(fā)生，選取水溫（T）、pH值、氮磷比（TN：TP）、化學(xué)需氧量（COD）、總氮（TN）、總磷（TP）作為影響因子，構(gòu)建基于隨機(jī)森林分類(lèi)算法的穩(wěn)健性較好、泛化性能強(qiáng)、實(shí)用性強(qiáng)的水華預(yù)警模型。選取太湖西半湖作為研究區(qū)域進(jìn)行實(shí)例分析，結(jié)果表明：該模型預(yù)測(cè)精度達(dá)到91.67%，泛化誤差小，能夠有效

企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型，以期能夠幫助上市公司預(yù)防財(cái)務(wù)危機(jī)的發(fā)生。關(guān)鍵詞：財(cái)務(wù)危機(jī)；Logistic回歸；預(yù)警模型上市公司發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的原因多種多樣，但除自然災(zāi)難等不可控因素沒(méi)有辦法提前預(yù)測(cè)外，其他原因都是有跡可循的，如果能提前從財(cái)務(wù)表現(xiàn)上發(fā)現(xiàn)財(cái)務(wù)惡化的端倪，通過(guò)構(gòu)建危機(jī)預(yù)警模型預(yù)測(cè)出企業(yè)是否會(huì)陷入財(cái)務(wù)困境，將有利于減少企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的風(fēng)險(xiǎn)。本文使用Logistic回歸法構(gòu)建財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型定量的來(lái)預(yù)測(cè)企業(yè)在未來(lái)幾年是否會(huì)出現(xiàn)財(cái)務(wù)危機(jī)。一、實(shí)證研究（一）研究

據(jù)分析模型與預(yù)警模型，實(shí)現(xiàn)了對(duì)學(xué)生創(chuàng)業(yè)實(shí)踐平臺(tái)海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)及可視化數(shù)據(jù)呈現(xiàn)，運(yùn)行結(jié)果顯示平臺(tái)能有效提升學(xué)生電子商務(wù)平臺(tái)創(chuàng)業(yè)實(shí)踐的成效與規(guī)模。關(guān)鍵詞：開(kāi)放API；預(yù)警模型；創(chuàng)業(yè)實(shí)訓(xùn)；貝葉斯算法中圖分類(lèi)號(hào)：TP393 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1673-8454（2018）10-0069-04一、引言在大眾創(chuàng)業(yè)、萬(wàn)眾創(chuàng)新的時(shí)代背景下，電子商務(wù)的發(fā)展讓越來(lái)越多的大學(xué)生參與到創(chuàng)業(yè)浪潮中來(lái)，但大學(xué)生電子商務(wù)創(chuàng)業(yè)所需的是復(fù)合型人才[1]，需要具備網(wǎng)店運(yùn)營(yíng)和營(yíng)銷(xiāo)推廣能

自噴井油嘴堵預(yù)警模型。關(guān)鍵詞：特低滲透油藏； 壓裂； 自噴井； 油嘴堵； 預(yù)警模型1、成果背景對(duì)于特低滲透油藏而言，廣泛應(yīng)用的開(kāi)發(fā)技術(shù)主要為注水保持油藏能量、壓裂改造油層和注氣等技術(shù)。樁23深層特低滲透油藏是濟(jì)陽(yáng)坳陷沾化凹陷五號(hào)樁洼陷內(nèi)一個(gè)典型的濁積巖油藏，埋深3600-3900m，平均滲透率1.1mD，是勝利油田典型的深層特低滲砂巖油藏。該油藏儲(chǔ)層較致密，物性差，很難依靠天然能量進(jìn)行開(kāi)采，壓裂是主要的增產(chǎn)措施。目前該區(qū)主要開(kāi)發(fā)方式為大型壓裂彈性開(kāi)發(fā)。20

能性較大使得預(yù)警模型方面的研究有較高的實(shí)用價(jià)值，模型基本都是采用條件概率模型而建立起來(lái)，使用單變量分析篩選公司危機(jī)涉及到的財(cái)務(wù)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)，具備了傳統(tǒng)模型沒(méi)有的優(yōu)勢(shì)，通過(guò)概率模型減低了傳統(tǒng)模型的隨意性，同時(shí)兼容財(cái)務(wù)與非財(cái)務(wù)指標(biāo)，在不同類(lèi)別間的選擇中尋求最優(yōu)分類(lèi)。文章從6個(gè)維度下的6個(gè)財(cái)務(wù)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)角度設(shè)立財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型，為企業(yè)提供另一種較為可靠的預(yù)警模型?！娟P(guān)鍵詞】 企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)； 預(yù)警模型； 條件概率【中圖分類(lèi)號(hào)】 F275 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】 A 【文

建財(cái)務(wù)危機(jī)的預(yù)警模型，本文以我國(guó)證券市場(chǎng)制造業(yè)ST公司作為研究樣本，選取2011-2015年40個(gè)ST公司和非ST公司作為建模樣本，并從償債能力、營(yíng)運(yùn)能力、發(fā)展能力、獲取現(xiàn)金流能力以及營(yíng)運(yùn)能力5個(gè)方面選取了27個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)，先對(duì)其進(jìn)行描述性分析，其次通過(guò)相關(guān)性分析，從中選取顯著性強(qiáng)的6個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)作為模型變量進(jìn)入回歸，構(gòu)建logistics模型并選取了10家ST公司和10家非ST公司結(jié)果對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果證明該模型預(yù)測(cè)精度較好。關(guān)鍵詞：財(cái)務(wù)危機(jī)；預(yù)警模型；l

析的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型。實(shí)證結(jié)果表明，Logistic回歸預(yù)警精準(zhǔn)度更高，更加適用于我國(guó)創(chuàng)業(yè)板上市公司。無(wú)論對(duì)于企業(yè)經(jīng)營(yíng)者或是投資者來(lái)說(shuō)，本模型都可用于參考，一定程度上可以避免經(jīng)營(yíng)失敗或是投資失敗造成的損失。[關(guān)鍵詞] 財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)；預(yù)警模型；主成分分析；Logistic回歸[中圖分類(lèi)號(hào)] F640 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] A [文章編號(hào)] 1009-6043（2018）03-0174-03一、引言截止2017年10月，創(chuàng)業(yè)板共有690家上市公司，總市值達(dá)5.5萬(wàn)億元。

系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警模型和測(cè)度方法，指出了已有研究模型和方法的不足之處：（1）受限于模型自身嚴(yán)苛的假設(shè)條件，不能處理非線性問(wèn)題；（2）有效風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)不足，不能全面反應(yīng)金融體系的風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)；（3）受歷史原始數(shù)據(jù)序列長(zhǎng)度的限制，難以建立符合國(guó)情的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)；（4）受限于人的知識(shí)領(lǐng)域和經(jīng)驗(yàn)，依賴(lài)人工建模和特征設(shè)計(jì)，因此與實(shí)際結(jié)果存在很大的誤差。最后，文章還為防范和化解系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)提出了政策建議。關(guān)鍵詞：系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)；預(yù)警模型；測(cè)度方法；人工智能一、 引言2007-2

內(nèi)旅客流量的預(yù)警模型。通過(guò)建立上述預(yù)警模型，可以根據(jù)不同因素的影響程度來(lái)預(yù)測(cè)航站樓內(nèi)旅客流量的變化，進(jìn)而為機(jī)場(chǎng)的服務(wù)保障能力提供量化的輔助性支持。關(guān)鍵詞：航站樓；特殊天氣；空中管制；旅客流量；預(yù)警模型中圖分類(lèi)號(hào)：V19 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：2095-2945（2018）07-0001-07Abstract： In the case of large-area flight delays or cancellations， passenger flow

文先是對(duì)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型進(jìn)行了研究，然后研究了制造業(yè)企業(yè)建立財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型。關(guān)鍵詞：財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)；預(yù)警模型；制造業(yè)企業(yè)在企業(yè)中，風(fēng)險(xiǎn)管理是直接影響企業(yè)生產(chǎn)發(fā)展的重要部分，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警作為企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)控制的核心，占據(jù)重要地位。制造業(yè)作為我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的主干支撐產(chǎn)業(yè)，直接關(guān)系到民生發(fā)展。隨著我國(guó)市場(chǎng)的轉(zhuǎn)型，很多制造企業(yè)陷入財(cái)務(wù)危機(jī)中，甚至導(dǎo)致企業(yè)破產(chǎn)倒閉。因此，必須要加強(qiáng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型的研究，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)的管理。一、企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型（一）單變量風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模

算法 打包 預(yù)警模型1 引言隨著金融電子化的發(fā)展，ATM機(jī)數(shù)量在生活中不斷增多且得到廣泛使用。但同時(shí)也出現(xiàn)了許多利用ATM機(jī)盜取合法持卡人錢(qián)款的犯罪活動(dòng)等其他交易異常的惡性事件。而通過(guò)對(duì)ATM 機(jī)的特征分析和異常檢測(cè)成為增強(qiáng)ATM機(jī)在生活中安全使用的可靠性和保護(hù)合法持卡人利益與銀行利益的重要依據(jù)。因此，如何在監(jiān)測(cè)中及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常并準(zhǔn)確報(bào)警而避免犯罪發(fā)生，保護(hù)合法持卡人利益與銀行利益防范各種針對(duì)ATM機(jī)異常行為是一個(gè)急需解決的問(wèn)題。經(jīng)查找文獻(xiàn)資料，李戰(zhàn)明等人[

者聽(tīng)力損失的預(yù)警模型。方法：據(jù)聽(tīng)力是否有損失，將165例糖尿病患者分為聽(tīng)力損失組（86例）和聽(tīng)力正常組（79例），對(duì)比分析兩組患者的年齡等一般指標(biāo)和葡萄糖等生化指標(biāo)，選取指標(biāo)建立糖尿病患者聽(tīng)力損失的預(yù)警模型。結(jié)果：聽(tīng)力損失組在年齡、糖尿病病程、糖化血紅蛋白和甘油三酯顯著高于聽(tīng)力正常組（P[關(guān)鍵詞] 糖尿??；聽(tīng)力損失；Logistic回歸；預(yù)警模型中圖分類(lèi)號(hào)：R587.2 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2095-5200（2017）05-063-03DOI：10

運(yùn)營(yíng)監(jiān)測(cè)分析預(yù)警模型進(jìn)行研究，以供業(yè)內(nèi)人士參考和借鑒。關(guān)鍵詞：電網(wǎng)企業(yè)；運(yùn)營(yíng)監(jiān)測(cè)；預(yù)警模型；研究隨著企業(yè)信息化應(yīng)用水平的提升，企業(yè)產(chǎn)生出大量運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，如何利用大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)挖掘等先進(jìn)的信息化技術(shù)來(lái)提升運(yùn)營(yíng)監(jiān)測(cè)和分析能力，是企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理亞待突破的相關(guān)難題，信息技術(shù)作為提升企業(yè)管理的重要手段，在加強(qiáng)信息化與業(yè)務(wù)融合的同時(shí)，需結(jié)合企業(yè)精益化管理需求，思考如何通過(guò)先進(jìn)的信息技術(shù)，挖掘企業(yè)數(shù)據(jù)價(jià)值，加強(qiáng)企業(yè)管理和風(fēng)險(xiǎn)防控。作為大型集團(tuán)企業(yè)，面臨著下屬眾多單位及業(yè)務(wù)的復(fù)

主權(quán)債務(wù)危機(jī)預(yù)警模型，以期在一定程度上提高我國(guó)對(duì)外投資企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)防范意識(shí)和能力?！娟P(guān)鍵詞】主權(quán)債務(wù) 預(yù)警模型 一帶一路一、引言自2013年習(xí)總書(shū)記提出“一帶一路”戰(zhàn)略以來(lái)，國(guó)內(nèi)國(guó)際反響熱烈，近年來(lái)也取得了豐碩的成果。今年5月舉行的“一帶一路”國(guó)際合作高峰論壇也將進(jìn)一步推動(dòng)“一帶一路”建設(shè)。“一帶一路”戰(zhàn)略不僅具有深厚的歷史淵源也有著重要的現(xiàn)實(shí)意義，其對(duì)于開(kāi)創(chuàng)亞洲區(qū)域合作新模式、引領(lǐng)和推動(dòng)新型國(guó)際關(guān)系建設(shè)、推動(dòng)亞歐非互聯(lián)互通、改變?nèi)蛸Q(mào)易格局、推動(dòng)形成新的全

關(guān)于專(zhuān)業(yè)設(shè)置預(yù)警模型、專(zhuān)業(yè)設(shè)置預(yù)測(cè)模型相關(guān)研究進(jìn)行了歸納與整理，并在此基礎(chǔ)上給出了筆者的總結(jié)與思考。關(guān)鍵詞專(zhuān)業(yè)設(shè)置 預(yù)警模型 預(yù)測(cè)模型專(zhuān)業(yè)設(shè)置的好壞直接關(guān)系到高校的人才培養(yǎng)狀況，進(jìn)而影響到高校人才的輸送能力，其重要性不言而喻。因此專(zhuān)業(yè)設(shè)置的調(diào)整越來(lái)越受到教育界乃至整個(gè)社會(huì)的關(guān)注。近年來(lái)，對(duì)該問(wèn)題進(jìn)行研究的學(xué)者不斷增多，但就目前所查到的相關(guān)資料信息而言，國(guó)內(nèi)大多數(shù)學(xué)者在文章中所研究的內(nèi)容仍停留在定性分析層面，所以加強(qiáng)對(duì)定量分析的研究十分重要。而在定量分析中模

院的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型，有助于公立醫(yī)院的管理者準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)潛在的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，并及時(shí)有效地采取相關(guān)措施來(lái)避免財(cái)務(wù)危機(jī)的產(chǎn)生，從而有效提升公立醫(yī)院的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理水平。本文將在主成分分析法的基礎(chǔ)上，對(duì)如何構(gòu)建公立醫(yī)院的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型進(jìn)行相關(guān)研究和探討。關(guān)鍵詞：主成分分析法；公立醫(yī)院；財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)；預(yù)警模型中圖分類(lèi)號(hào)：R197.322 文獻(xiàn)識(shí)別碼：A 文章編號(hào)：1001-828X（2017）009-0-01近年來(lái)，公立醫(yī)院的改革愈加深入，所獲得的國(guó)家財(cái)政補(bǔ)償越來(lái)越少。同時(shí)

故障智能診斷預(yù)警模型。關(guān)鍵詞：隨機(jī)森林算法；風(fēng)電機(jī)組；故障診斷；預(yù)警模型；故障識(shí)別指標(biāo)體系 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A中圖分類(lèi)號(hào)：TH862 文章編號(hào)：1009-2374（2017）07-0197-02 DOI：10.13535/j.cnki.11-4406/n.2017.07.093風(fēng)力發(fā)電作為新能源產(chǎn)業(yè)技術(shù)之一，其不污染環(huán)境、不消耗化石燃料的特點(diǎn)，在當(dāng)今世界大力發(fā)展保護(hù)環(huán)境和走可持續(xù)發(fā)展道路的強(qiáng)大背景之下，已得到社會(huì)各方面的全面認(rèn)可，在過(guò)去的幾年里，風(fēng)力發(fā)電年增長(zhǎng)

院的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型，有助于公立醫(yī)院的管理者準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)潛在的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，并及時(shí)有效地采取相關(guān)措施來(lái)避免財(cái)務(wù)危機(jī)的產(chǎn)生，從而有效提升公立醫(yī)院的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理水平。本文將在主成分分析法的基礎(chǔ)上，對(duì)如何構(gòu)建公立醫(yī)院的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型進(jìn)行相關(guān)研究和探討。關(guān)鍵詞：主成分分析法；公立醫(yī)院；財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)；預(yù)警模型中圖分類(lèi)號(hào)：R197.322 文獻(xiàn)識(shí)別碼：A 文章編號(hào)：1001-828X（2017）009-0-01近年來(lái)，公立醫(yī)院的改革愈加深入，所獲得的國(guó)家財(cái)政補(bǔ)償越來(lái)越少。同時(shí)