基于业务流程复杂网络的中国商业银行操作风险控制研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71373171
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    54.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0307.金融经济
  • 结题年份:
    2017
  • 批准年份:
    2013
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2014-01-01 至2017-12-31

项目摘要

The operation system in commercial banks is essentially a complex network which is consist of a variety of elements, such as posts (departments),rules and regulations,technical methods,internal and external information, etc. The increasing scale of commercial banks and their frequently occurred operational risk highlighted the importance of recognizing the propagation law of the operational risk in commercial banks, and providing corresponding operational risk control methods. This study focuses on the above scientific question through a new perspective of complex network modeling approach. This study aims to innovate and develop the complex network modeling principles and methods of operational risk so as to reflect the logical relationship among posts, departments and business in commercial banks; develop the simulation algorithm of operational risk based on complex network analysis, to explore the risk propagation law and pattern in the business process of commercial banks; discover ways of business process reengineering, thus provide new operational risk control tools and methods for commercial banks according to the complex network optimization theory. This study will enrich and deepen the scientific understanding of the propagation law of the operational risk in commercial banks and promote the application of the business process complex networks in controlling the operational risk of commercial banks. It will provide solid scientific thoughts and technical methods for the commercial banks of China in controlling the operational risk.
商业银行业务系统本质是由岗位(部门)、规章制度、技术方法、内外部信息等多元素构成的业务流程复杂网络。商业银行规模的不断增大和操作风险事件的频发凸显出认识商业银行操作风险传播规律,并提供相应的操作风险控制手段的重要性。复杂网络建模理论的迅猛发展和应用领域的不断扩展,为获得这种科学认识提供了一种新途径。 本研究拟创新与发展反映岗位、部门和业务间逻辑关系的商业银行操作风险复杂网络建模原理与方法;基于复杂网络分析,设计操作风险传播仿真算法,探索操作风险在商业银行业务流程中传播与扩散规律;进而遵循复杂网络优化理论,提出商业银行业务流程再造方案,提出操作风险控制新方法和新工具。 本研究将丰富与深化对商业银行操作风险传播扩散规律的科学认识,推动业务流程复杂网络在商业银行操作风险控制方面的应用,为中国商业银行操作风险控制提供扎实的科学思想和技术手段。

结项摘要

商业银行业务系统本质是由岗位(部门)、规章制度、技术方法、内外部信息等多元素构成的业务流程复杂网络。商业银行规模的不断增大和操作风险事件的频发凸显出认识商业银行操作风险传播规律,并提供相应的操作风险控制手段的重要性。复杂网络建模理论的迅猛发展和应用领域的不断扩展,为获得这种科学认识提供了一种新途径。.本研究创新与发展反映岗位、部门和业务间逻辑关系的商业银行操作风险复杂网络建模原理与方法;基于复杂网络分析,设计操作风险传播仿真算法,探索操作风险在商业银行业务流程中传播与扩散规律;进而遵循复杂网络优化理论,提出商业银行业务流程再造方案,提出操作风险控制新方法和新工具。.本研究丰富与深化对商业银行操作风险传播扩散规律的科学认识,推动业务流程复杂网络在商业银行操作风险控制方面的应用,为中国商业银行操作风险控制提供扎实的科学思想和技术手段。

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(0)
专利数量(0)
中国房地产信贷网络特征及演化规律
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    重庆理工大学学报(自然科学)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘洋;任达
  • 通讯作者:
    任达
Network interdependency between social media and stock trading activities: Evidence from China
社交媒体与股票交易活动之间的网络相互依赖:来自中国的证据
  • DOI:
    10.1016/j.physa.2016.01.095
  • 发表时间:
    2016-06
  • 期刊:
    Physica A: Statistical Mechanics and its Applications
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Shen Lin;Da Ren;Wei Zhang;Yongjie Zhang;Dehua Shen
  • 通讯作者:
    Dehua Shen
基于计量模型的中国房地产企业销售规模影响因子探究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    电子设计工程
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    任达
  • 通讯作者:
    任达
越南股票市场联动性研究基于GRANGER因果关系检验-GARCH模型实证分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    安徽工业大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    杜垂安;任达
  • 通讯作者:
    任达
中国证券市场反向及动量投资策略的实证研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    沈阳工业大学学报(社会科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    高银珠;任达;薛辰琳
  • 通讯作者:
    薛辰琳

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新型钢梁-型钢混凝土剪力墙组合节点抗震性能
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    张金林
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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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