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[期刊] 中国内部审计
[作者]
文勇
随着ERP和电子商务的普及应用,以现场人工操作为主的传统审计方式已不能适应网络时代经济发展的需求,连续审计应运而生。连续审计是指审计人员无论何时何地,都可通过网络访问被审计单位的数据中心,开展实时在线审计。其过程包括数据采集、数据传输、数据存储与数据处理四个阶段。在数据处理
[期刊] 财经理论与实践
[作者]
陈为民 张小勇 马超群
目前的信用卡信用风险研究主要是如何提高模型的预测准确率。针对银行信用卡数据的异质性和信用数据的高度非线性,本文提出了对持卡人信用风险管理的混合数据挖掘方法。该方法包含两个阶段,在聚类阶段,样本数据被聚成同质的类,删除孤立点,不一致样本点重置标签,使样本更具有代表性;在分类阶段,基于样本进行训练生成支持向量机分类器法,对待分样本分类。基于实际数据进行了数值实验,并根据各类样本的特点提出了相应的风险管理策略。
[期刊] 审计与经济研究
[作者]
易仁萍 陈耿 杨明 孙志辉
一种新的抽样方法是把数据挖掘技术中的分类、聚类及离群点挖掘等应用到审计风险管理中去。新抽样方法的使用不仅减轻审计人员的负担 ,而且可以提高审计风险管理的质量。
[期刊] 财务与会计
[作者]
王立伟
不同的企业类型,决定了企业风险管理的性质和内容。小企业面临的是生存风险,大企业面临的是发展风险。一些人担心,风险管理是个全新的领域,对公司而言挑战极大。事实上,企业每天都面临着风险,每天都管理着风险,关键在于要建立一个企业层面的、组合式的全面的风险观。全面管理风险需要经历五个不同的阶段。其一是了解风险管理。在这
[期刊] 保险研究
[作者]
刘晓葳
保险公司的经营特性决定其成本与收益主要源于理赔支出与保费收入,也从而决定了保户风险、贡献分析是保险公司成本-收益管理的重要部分。数据挖掘方法从投保人意愿透露的特征信息入手,从风险与贡献的双重角度提取客户特征,实现客户细分,使企业得以通过评级管理等手段实现其风险控制及利润最大化要求。本文采用罗吉斯回归、CHAID模型、CART模型以及Aprior算法等方法对台湾某知名保险公司21年间客户特征、客户保单、理赔信息等资料进行综合挖掘,以获得具备风险及贡献指向性的客户特征变量,基于精确性与增益度进行模型比较,获取挖掘结果,构建客户风险-贡献特征矩阵,进而提出相应的保险公司管理策略。
[期刊] 现代管理科学
[作者]
高军 王睿
文章主要阐述了数据挖掘技术的基本原理及在国外银行业中的应用,分析了数据挖掘流程,并在此基础上提出了将数据挖掘技术应用于商业银行业务。
关键词：
数据挖掘 商业银行 业务 应用
[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
刘璇 张蕾 刘钟 陈彦洁
将数据挖掘技术有效地运用在企业信用风险评估过程中，能够对企业的历史经营数据展开深入研究，分析企业是否会出现欺诈或信用风险，并预测未来的信用水平，进而采取科学合理的监督手段和措施在发生信用风险之前展开相应的管控，促进我国整体市场经济的稳定健康发展。
关键词：
数据挖掘技术 企业信用 信用风险评估
[期刊] 财会通讯(综合版)
[作者]
吴慧香
传统的财务风险预警系统一般是通过财务指标来实现的。也有学者引入了人工神经网络进行财务风险的预测,在进行财务风险预警指标的选取中,仍然是采用财务指标。虽然传统的财务风险
[期刊] 现代管理科学
[作者]
马海英 郭钰
信用风险是金融市场中最古老,也是最重要的风险形式之一,它是现代经济体(特别是金融机构)所面临的主要风险。对于微观层次的信用风险评估来说,一个非常重要的问题就是指标的选择。指标选择的好坏直接影响到风险评估的准确性,为此文章提出使用数据挖掘技术选择信用风险评估相关指标,给出了指标选择算法,最后使用银行数据做了实证分析,验证了算法的有效性。
关键词：
信用风险 数据挖掘 指标选择
[期刊] 现代管理科学
[作者]
徐宏忠 符正平 聂广礼
由于金融危机发生的周期性和规律性,对金融危机风险的预警和分析越来越重要并具有一定可行性。文章从经济分析和数量方法两个角度综述了当前金融市场风险分析与预警的方法,提出了基于数据挖掘的金融市场风险刻画的方法和步骤,对我国金融市场的风险预警具有很好的借鉴意义和实用性。
关键词：
金融危机 数据挖掘 金融市场风险
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
潘卫东
文章主要描述了WEB页数据挖掘的基本任务,包括内容、结构、使用等。针对WEB数据的复杂性和特殊性,WEB的数据挖掘除日志等一小部分可以用常用的数据挖掘方法外,必须对WEB页做必要的数据处理,使之达到结构化数据的挖掘要求,或使用XML技术来构造半结构数据模式再进行数据挖掘。
[期刊] 经济管理
[作者]
肖娟 叶枫
随着市场竞争的进一步加剧,产品的进一步无差异化,客户的购买行为更加趋于理性化。于是企业对客户关系管理的关注比以往更高。能否对客户数据进行合理、有效地利用,决定着一个企业的成败。数据挖掘技术就是在这种市场需求中逐渐发展成熟,它能对大量的数据及信息进行挖掘,从中发现潜在的价值高的关系,并利用模式或知识对客户需求进行预测,帮助企业做出决策,使企业获得高额的投资回报。
[期刊] 物流技术
[作者]
杨克勤
首先对数据挖掘技术从其技术含义以及应用现状进行了简单介绍,然后对流数据挖掘的相关内容进行概述,利用图文结合的形式就物流数据的挖掘过程进行分析,并基于当下主流的神经网络分析了物流数据实现挖掘的驱动方式,总结出物流数据的管理措施,以供参考。
关键词：
数据挖掘 物流管理 应用 数据驱动
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