基于支持向量机集成新方法的商业银行信用风险评估模型研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    70773029
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    20.0万
  • 负责人：
    吴冲
  • 依托单位：
    哈尔滨工业大学
  • 学科分类：
    G0307.金融经济
  • 结题年份：
    2010
  • 批准年份：
    2007
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2008-01-01 至2010-12-31

项目摘要

商业银行作为国民经济的"总枢纽"和金融信贷中心，它所面临的各种金融风险一直是学术界和金融实业界关注的焦点，其中，信用风险占有特殊的地位，然而传统信用风险的分类评估模式所反映的有限的经济信息已经远不能满足信贷风险决策的需要。本项目研究将从我国商业银行信用风险评估的实际出发，在借鉴国内外有关银行信用风险评估研究成果的基础上，构建更为科学、全面的商业银行信用风险评估指标体系。深入分析传统信用风险衡量标准的"波动性"属性，确立信用风险衡量标准的敏感度测算模型。确立一种客观、科学的信用风险衡量标准，切实反映信用风险的实质。构建基于模糊积分的支持向量机集成新方法的信用风险评估模型，切实转变传统信用风险的分类评估模式。其研究成果将进一步丰富信用风险评估理论，为我国商业银行提供理论和方法上的指导，有利于提高商业银行整体的竞争能力.

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（16）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（7）
专利数量（0）
基于信息融合的商业银行信用风险评估模型研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    金融研究
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    吴冲;郭英见
  • 通讯作者：
    郭英见
Some remarks on the double asymptotic null-additivity of monotonic measures and related applications
关于单调测度的双渐近零可加性的一些评论及相关应用
  • DOI：
    10.1016/j.fss.2009.07.006
  • 发表时间：
    2010-03
  • 期刊：
    Fuzzy Sets and Systems
  • 影响因子：
    3.9
  • 作者：
    Wu, Chong;Ren, Xuekun;Wu, Congxin
  • 通讯作者：
    Wu, Congxin
Approximation of level continuous fuzzy-valued functions by multilayer regular fuzzy neural networks
多层正则模糊神经网络逼近水平连续模糊值函数
  • DOI：
    10.1016/j.mcm.2008.12.013
  • 发表时间：
    2009-04
  • 期刊：
    Mathematical and Computer Modelling
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Wu, Congxin;Huang, Huan
  • 通讯作者：
    Huang, Huan
STUDY OF PERSONAL CREDIT RISK ASSESSMENT BASED ON SUPPORT VECTOR MACHINE ENSEMBLE
基于支持向量机集成的个人信用风险评估研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    International Journal of Innovative Computing Information and Control
  • 影响因子：
    1
  • 作者：
    Xia, Han;Guo, Yingjian;Wu, Chong;Zhang, Xinying
  • 通讯作者：
    Zhang, Xinying
基于DEA的创新型大企业创新效率的评价研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    现代管理科学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    吴冲;刘国岩;卜国庆
  • 通讯作者：
    卜国庆

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其他文献

NA27数据事例空间的涨落分析
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  • 通讯作者：
    吴冲
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  • 作者：
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  • 通讯作者：
    吴冲
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  • 发表时间：
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  • 期刊：
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    付娉娉;吴冲
  • 通讯作者：
    吴冲
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  • 发表时间：
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    吴冲;刘妙懿;潘明暘
  • 通讯作者：
    潘明暘
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  • DOI：
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  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    扬州大学学报(高教研究版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    刘庆华;李巍巍;吴冲
  • 通讯作者：
    吴冲

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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