简介:摘要:过往研究中发现,深度学习方法中的LSTM模型在预测金融时间序列时表现良好。本文基于LSTM模型,对模型的层数、结构、激活函数等进行优化,并将优化后的模型用于对上证50ETF收盘价的预测,结果发现:①模型的层数会影响预测结果,过浅或过深的模型层数都会降低模型的预测能力,两层的LSTM模型对上证50ETF收盘价的预测能力最佳;②引入非线性激活函数的全连接层作为隐藏层可以提升模型的预测能力,exponential激活函数的表现最佳;③对特定隐藏层使用Xavier权重初始化方法可以提升模型预测能力。优化后的LSTM模型预测能力明显提升,该优化方法为LSTM模型构造提供了新的思路。
简介:摘要:三峡通航服务质量的水平直接影响到政府的效能发挥、航运企业的生存发展以及公众的生命和财产安全。本文借助SERVQUAL模型分析了三峡通航服务的现状,发现通航服务五个维度出现的问题,研究结果表明,在船闸和航道设施的维护状况、船载终端设备的现代化程度以及服务区的设施和服务质量、闸次准点率、服务热线响应速度和投诉处理及时性、紧急救援响应时间和事故处理及时性、服务人员的专业知识和服务人员的反应速度方面还存在一定差距,针对这些问题展开有针对性的研究对于提高长江三峡通航服务的质量和发展具有重要的参考价值。
简介:摘要:在现代金融体系中,信贷风险评估是确保金融机构稳定与安全运营的关键环节。随着大数据技术的发展,传统的信贷风险评估方法逐渐被数据驱动的评估模型所取代。大数据不仅能提供更为全面和精准的客户信息,还能通过挖掘隐藏在海量数据中的模式,提升风险预测的准确性和效率。本文旨在探讨以大数据为基础的信贷风险评估模型的构建与应用,通过分析大数据的特点和在信贷风险管理中的实际应用,揭示其对金融行业的重要意义。同时,本文将结合具体案例,阐述大数据驱动的信贷风险评估模型在实际应用中的效果与挑战,并展望未来的发展趋势。通过这一研究,希望能为金融机构提供新的思路和方法,以应对日益复杂的信贷风险管理挑战。
简介:【摘要】邮政银行以服务“三农”、大力支持社会主义新农村建设为服务主旨,在乡村振兴战略的引领下,积极发展农村小额贷款业务,优化了农村金融生态环境,为助力乡村振兴提供金融支持,推动了农村普惠金融的大力发展。本文以邮储银行 D 县支行作为分析案例,支行在服务“三农”过程中,开展“整村授信,批量开发”的小额贷款业务,创建了信用村,在足不出村的情况下,让有贷款需求的信用户可以直接办理小额贷款业务,及时解决解决资金需求问题。然而,近年来,随着邮储银行 D 县支行信用村小额贷款业务的日益增长,信用村小额贷款逾期率也逐年增高,这个银行带来了严峻的信用村小额贷款的信用风险问题。因此,需要注重对信用村小额贷款信用风险管理的重视,深入探究信用村小额贷款信用风险管理问题,并以问题为导向提出有效解决对策。
简介:沿袭Tirole(1986)的委托人一中间人一代理人科层结构,本文研究了当委托人不能直接管理代理人时的最优序贯授权问题。在该授权博弈中,委托人通过审慎设计中间人职权范围,影响其对代理入的授权行为,从而激励代理人更有效地提供和使用信息。我们发现,当下属之间利益偏差方向一致时,即中间人较委托入更愿意扩大代理人权限时,采用文献中常关注的“区间授权”(Holm—strom,1977)形式,委托人可以实现其直接向代理人授权时的最优结果。但是,如果下属间利益偏差方向相反,即中间人希望减小代理人权限时,“区间授权”将不再是最优。为了更好地影响控制中间人向代理人的次第授权行为,在最优序贯授权方案中委托人将移除部分中间选项。移除选项数目的多少取决于中间人的利益偏差程度。同授权与激励方面的文献不同,本文表明,即使在信息结构给定的条件下,移除中间项将作为科层中的控制工具,成为最优授权方案的一个特征。本文的发现从激励和授权角度对现行的一些法规执行实践中的“一刀切”政策(比如,“醉驾入刑”、大学招生录取等)提供了一些解释。
简介:产业集群作为弥补企业、市场效率空隙的中间性组织,在有效的治理结构下能充分发挥其效率优势,创造集群租金。然而,在信息不对称的条件下,各集群成员有采取机会主义行为以分得更多集群租金份额的动机,并衍生出产业集群风险,弱化产业集群效率。因而,构建合理分配产业集群租金、激发最大化产业集群租金动力的产业集群治理框架就显得十分必要。根据产业集群租金的来源,我们将产业集群租金分解为“集群剩余”和“价值链剩余”,并分别以其为基础阐释了产业集群治理的内部网络治理和外部价值链治理。最后,进一步考虑企业(集群成员)的科层治理,提出了以行业协会为核心的产业集群三层次治理模式。