程砚秋
- 作品数：36 被引量：403H指数：11
- 供职机构：东北财经大学会计学院更多>>
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- 相关领域：经济管理自然科学总论社会学文化科学更多>>
- 基于AHP-标准离差的人的全面发展评价模型及其实证研究被引量：37
- 2010年
- 通过人的全面发展评价指标的筛选和理性分析,构建了人的全面发展综合评价指标体系。用客观赋权的标准离差法和主观赋权的AHP法的组合确定指标最优权重,建立了基于科学发展观的人的全面发展综合评价模型,并对中国十五期间人的全面发展状况进行实证分析。
- 迟国泰李刚程砚秋
- 关键词：国民幸福指数组合赋权
- 基于信用等级与违约损失率匹配的信用评级调整方法
- 一种基于信用等级与违约损失率匹配的信用调整方法，主要步骤包括信用等级划分、设定调整标准和信用等级调整；信用等级划分时，先将数据导入，再设定划分参数，然后输出划分结果。设定调整标准时，先设定调整参数，再输出调整标准；信用等...
- 迟国泰程砚秋
- 文献传递
- 基于综合判别能力的农户小额贷款信用评价模型被引量：36
- 2015年
- 小额贷款已经成为低收入者扩大生产经营的一种融资方式。又由于农户小额贷款具有财务信息不健全、贷款对象分散等难点及特点,导致农户小额贷款的信用风险评价体系极不完善,乃致使多数银行中没有构建此体系。本文通过偏相关分析和综合判别能力相结合,构建了16个指标组成的农户小额贷款信用评价指标体系。通过支持向量机方法,在筛选出的指标体系基础上,构建了农户小额贷款的信用评价模型。对中国某全国性大型商业银行2044个农户实证研究结果表明:一是学历、恩格尔系数等指标是能够显著区分农户违约状态的关键指标;二是对CCC等级及其以上的客户贷款,可以保证银行的目标利润;对CC等级及其以上的客户贷款,可以达到银行的盈亏平衡。
- 迟国泰潘明道程砚秋
- 关键词：小额贷款农户贷款信用评价
- 基于决策树和支持向量机的金融预测方法
- 提出一种将决策树和支持向量机相结合的金融预测方法。此方法首先利用决策树筛选出重要属性,然后用线性核和高斯核支持向量机分析了金融时间序列的特点,并构造了适当的核函数,最后根据选择的输入变量和构造的核函数作出最终的预测。通过...
- 程砚秋杨德权
- 关键词：金融预测决策树支持向量机
- 文献传递
- 高校教学质量控制的研究进展被引量：1
- 2015年
- 科学的教学质量控制体系不仅是提高人才培养质量的良好保障,而且直接关系到国家高等教育的发展。文章界定了教学质量控制的内涵,从教学质量评估、教学质量监督和教学质量管理三个方面综述了国内外高水平大学教学质量控制的研究进展情况。
- 程砚秋
- 关键词：高校教学质量控制
- 基于支持向量机的证券价格预测方法研究
- 证券价格预测是金融预测领域的研究热点之一。随着人工智能技术、计算机技术的空前发展，证券价格预测方法也得到了很大的发展。尤其是基于机器学习理论和支持向量机理论的研究成果不断出现，其中的一些成果已经在实际应用中显示出巨大的潜...
- 程砚秋
- 关键词：支持向量机核函数
- 文献传递
- 基于决策树和支持向量机的金融预测方法
- 提出一种将决策树和支持向量机相结合的金融预测方法。此方法首先利用决策树筛选出重要属性,然后用线性核和高斯核支持向量机分析了金融时间序列的特点,并构造了适当的核函数,最后根据选择的输入变量和构造的核函数作出最终的预测。通过...
- 程砚秋杨德权
- 关键词：金融预测决策树支持向量机
- 文献传递
- 利用逐步回归筛选变量的银行贷款效率上市效应评价被引量：2
- 2015年
- 通过把是否上市看作控制变量引入SFA模型,反映是否上市对银行贷款效率的影响,建立包含是否上市的银行贷款效率的SFA模型,评价是否上市对银行贷款效率的影响.通过逐步回归方法,逐步剔除SFA模型中对银行净利息收入影响最小的变量,即t检验不显著且t绝对值最小的变量,保留所有对被解释变量影响显著的解释变量,建立银行贷款效率的SFA模型,评价银行贷款效率.实证研究结果表明:一是当其他变量不变的情况下,利息支出,贷款余额,总资产,员工人数增加1%,银行净利息收入会分别增加0.407%,0.156%,0.234%和0.176%.二是银行是否上市对银行净利息收入存在显著影响.银行上市前技术进步对银行净利息收入的影响因子为-1.911;上市后技术进步对银行净利息收入的影响因子增加到-1.911+0.156.三是上市银行的贷款效率高于非上市银行的贷款效率.上市公司和非上市公司的贷款效率差异随着时间在增加.三大国有银行上市后,其银行贷款效率大幅度提高.
- 徐占东程砚秋
- 关键词：SFA模型
- 基于主成分-SFA的银行投入产出效率评价模型及实证被引量：5
- 2013年
- 通过测算贷款、存款等投入要素对净利息收入的贡献,评价商业银行的投入产出效率,对银行的资本运营和监管机构的银行资本监管具有重要意义.原始投入变量过多和变量之间的高度相关都会对评价模型的估计和检验产生影响.创新和特色在于:一是通过提取互不相关的2个主成分,反映6个原始投入变量95%以上的信息.建立基于主成分的SFA模型,克服变量过多和变量高度相关对模型参数估计和检验的影响,解决原始投入变量高度相关导致的系数检验不显著和符号不正确问题.二是利用主成分回归,将主成分与投入变量的关系表达式代入基于主成分的SFA模型,进而确定投入变量的权重系数,建立银行的投入产出模型,反映6个投入变量对净利息收入的影响规律.实证研究结果表明:一是利用主成分建立的SFA模型系数检验显著,技术效率随时间增加.二是利息支出、贷款余额、总资产、存款总额、固定资产和员工人数产出弹性分别为0.287,0.272,0.254,0.086,0.072和0.053.因此影响银行净利息收入的主要因素为利息支出、贷款余额、总资产.存款总额、固定资产和员工人数对净利息收入的影响较小.三是18家商业银行的规模系数为1.025,银行的净利息收入表现出规模经济特征.
- 徐占东程砚秋
- 关键词：商业银行效率主成分回归SFA模型
- 基于区间相似度和序列比对的群组G1评价方法被引量：10
- 2015年
- 为了解决群决策中专家权重确定的问题,以区间相似度、序列比对原理为基础,对特定专家给定的评价指标重要程度序列和重要程度之比进行研究,提出了基于区间数的群组G1评价方法。之后用一个算例说明本研究实际应用上的有效性。基于区间数的群组G1评价方法对解决群决策中专家赋权问题提供了一种新思路,是综合评价方法研究的有益补充,可以利用该方法进行应用研究。
- 程砚秋
