一、宏观金融预警系统:警源与警兆分析（论文文献综述）
崔丹,陈馨,曾维华[1]（2018）在《水环境承载力中长期预警研究——以昆明市为例》文中研究说明基于系统动力学动态模拟仿真方法,构建水环境承载力预警方法体系,并以昆明市为研究对象,对其水环境承载力超载状态进行预警.研究结果显示:在目前发展情景（BAU）下,20152025年10a间,昆明市水环境承载力超载状态综合指数从1.78逐渐增大到2.22,水环境超载状态不断恶化;昆明市系统耦合协调度一直处于0.50.8之间,且社会总功效大于水环境总功效,社会经济子系统与水环境子系统互相拮抗;警度自中警转为巨警,信号灯由橙灯转化为红灯,昆明市未来面临着严峻的水环境承载力超载问题.
同晓[2]（2016）在《基于数据挖掘的油田开发动态预警系统研究》文中认为原油开发过程是一个比较庞大且复杂的系统工程,涉及数据种类较多,对于原油产量的影响程度也各不相同。目前的油田生产管理多以原油产量为中心,原油产量成为衡量油田生产水平的重要依据。要保证油田原油产量的稳产和高产,就需要建立油田开发动态预警系统,对油田生产过程中可能出现的危机情况提前做出预警,保证油田生产的顺利进行。本文利用关联规则算法完成预警指标的选取,应用支持向量机预测算法完成原油产量的预测,根据油田实际需求提出了规划值预警方法。首先,对数据挖掘技术和预警理论进行研究。然后,根据预警理论研究以及现场调研完成了油田开发动态预警系统的需求分析。最后,根据需求分析完成了系统的设计与实现。使用Java语言作为开发工具、MySQL作为系统数据库,实现了基于数据挖掘的油田开发动态预警系统,整个系统包括系统管理、用户管理、原油开发数据报表管理、原油产量预测和原油产量预警等功能模块。油田开发动态预警系统可对油田开发历史数据进行管理,并完成原油产量的预测,结合预警方法可对未来可能出现的危机进行提前预警。用实际生产数据对预测算法进行了验证,结果表明预警系统能够完成原油产量的预测以及预警工作,油田开发管理者可以根据预警信息,对油田开发方案提前做出调整,提高了油田原油生产管理水平。
牛云芸[3]（2014）在《我国房地产业股市预警系统的研究》文中认为伴随经济的增长，我国股票市场发展规模渐渐壮大，同时扮演的角色越来越重要，我们应该高度重视和支持股票市场的发展。股票市场的运行不稳定，常常在高起低落间循环反复。在我国的股票市场中，房地产业的股票市场份额很大，其运行特征与股市大盘有着高度的相关性。房地产业股票市场的运行显着地反映了整个股票市场的运行特征，细小的变动首先出现在房地产股票市场中，因此，本文对房地产业股票市场的运行进行监测预警，得到预警状态并提出对策建议。首先，本文系统综述了已有研究成果包括国内外预警理论、预警模型。对当前我国经济发展、房地产业股票市场和房地产市场的现实状况和危机传染机制进行了分析。基于预警理论研究和我国房地产股票市场所处大环境的现实考察，从宏观经济、房地产业股市、房地产市场三个方面选取11个预警指标构建了我国房地产业股票市场运行监测指标体系。其次，本文对预警指标体系进行因子分析，样本数据为2006年1月至2013年8月，综合评价近几年的风险状况，得到4个主因子得分和综合因子得分，以得分来确定预警阀值并将其转化为向量形式作为预警模型的控制输出。本文对原始变量建立BP神经网络模型，网络为外推4期的预警模型，将2006年1月至2012年4月的数据作为网络训练数据集、2012年5月至2013年4月的数据作为网络测试数据集、2013年5月至2013年8月的数据作为预测数据，网络学习效果较好，模型通过检验，预测了2013年9月至2013年12月的我国房地产业股市风险状况，并从监管方、上市公司以及投资者三个方面提出防范和化解风险的建议。最后，笔者对本文所做的工作进行了总结，并对我国房地产业股市预警方面的研究进行了未来的展望。
蔺远洪[4]（2012）在《模糊支持向量机在金融风险预警中的应用》文中研究表明随着世界各地金融危机不断爆发，使得金融危机联动性和破坏性越来越明显因为金融风险与金融危机之间现实关系，所以金融风险具有引发金融危机的前奏和开端;金融危机又是金融风险动态积累的极限后果因此，金融风险预警研究倍受各国政府和公众的普遍关注而且研究结果将直接关系到对金融市场状况的正确认识和判断，从而提出防范金融风险措施，抵御国际金融风险的冲击，将金融风险控制在经济可以承受的范围之内，对促进我国经济和金融健康稳定的发展，有着重要的现实意义本文以金融风险预警理论和模糊支持向量机理论为基础，首先根据国内外学者在金融风险预警指标体系领域内的研究成果，在比较充分的了解该领域的现状和研究成果的基础上，选择了适合中国实际情况的金融风险预警指标，又由于传统预警方法往往囿于专家经验和简单的数学模型，难于处理高度非线性模型，无法满足宏观金融预警的客观要求本文选择了模糊支持向量机算法及其变形算法模型，对选取的预警指标体系的现实性与合理性进行了实证检验，对我国的未来年度金融风险进行了成功的预警预测，并得出该方法的有效性
尹福禄[5]（2012）在《我国金融自由化进程中的金融风险预警研究》文中进行了进一步梳理经济全球化和金融自由化的不断扩大,使得世界经济联系的越来越紧密,金融风险的危害性、易发性和联动性慢慢凸显出来。2008年的金融危机给世界经济造成了严重负面影响,对我国的经济的发展也产生了一定的阻碍,作为全球金融体系中的一员,随着金融自由程度的加深,各国的经济联系的会更加紧密,同时更需要防范来自国际和国内的更大、更复杂的金融风险。全面系统地研究与了解金融自由化进程中所产生的金融风险成因、性质、类型及特点,采取对策来控制和防范金融风险已成为历史的必然。因此,如何防范在金融自由化进程中出现的金融风险,建立合理的金融风险预警系统就显得尤为重要。本文以金融自由化理论和金融风险理论为切入点,首先叙述了国内外学者在金融自由化和金融风险预警领域内的研究成果,在充分的了解该领域的情况下,分析了我国在金融自由化进程中产生金融风险的根源,结合金融自由化的特点和金融风险的特性,以金融自由化四个方面的内容为基础,把金融系统分为宏观、微观和对外三个经济系统,研究了在金融自由化进程中,三个经济系统的风险变化。在实证方面,用因子分析法选取了能代表我国金融自由化发展的指标,构建了金融风险预警指标体系,通过KLR信号法对选取的预警指标体系的现实性与合理性进行了实证检验,结果发现关于我国金融自由化进程中的金融风险预警指标体系比较好的展现了近几年来金融风险的变化趋势,我国的金融体系可以较好的地域国际金融风险,但是对于国内金融存在的金融风险不能小视,因此,在金融自由化的进程中,对外要是适度的金融自由化,对国内的金融机构在金融开放的同时,还要加大监管力度。建立一个相对完善的金融风险预警指标体系,可以有效的加强我国对金融风险的管理,抵御国际金融资本的的冲击,这对于早期防范和化解我国金融自由化进程中出现的金融风险,促进我国金融健康和稳定的发展,有现实的指导意义。
付蓉[6]（2010）在《新型农村合作医疗基金风险预警体系研究》文中进行了进一步梳理目前,新型农村合作医疗基金存在诸多风险,如新农合补偿方案设计的不合理,定点医疗机构医疗费用支出的不合理,新农合基金被挤占和挪用等。因此,加强新型农村合作医疗基金风险预警研究,对于防范和化解新农合基金风险,确保基金安全有效的运行,提高新农合基金管理水平等方面都具有现实意义。本文主要讨论新型农村合作医疗基金风险的防范问题,文章从征缴风险、支付风险、结存风险三个方面详细地论述了新型农村合作医疗基金运作过程中可能出现的风险。在此基础上,构建了新型农村合作医疗基金风险预警指标体系,然后应用预警的基本理论具体分析了现行新农合基金风险预警体系,并提出了新农合基金风险预警体系建立的基本思路,综合所有,针对现行新农合基金运行过程中出现的问题,提出了完善基金预警体系的合理建议。通过对新农合基金风险的详细分析,有利于从更深的层次、系统地对引发新农合基金风险的因素进行识别；新农合基金风险预警指标体系的建立把量化指标和非量化指标结合起来,对于新农合基金风险的监测预警有重要意义；新农合基金风险预警体系思路的提出,也为未来建立系统的基金风险预警系统提供了理论依据。
周星[7]（2010）在《中国房地产金融风险预警系统研究》文中研究表明近年来,房地产行业作为国民经济支柱产业之一取得了迅猛的发展,房地产金融在房地产行业的发展中起到了举足轻重的作用。但是,这种快速的发展过渡依赖于房地产金融,使得房地产金融面临着较大的风险。一旦房地产金融风险暴露,影响的不仅仅是房地产行业,与之紧密关联的银行、钢铁、水泥、建筑等行业都将遭到重创。然而,对房地产金融风险相关研究目前还没有形成一种较完整的体系,尤其对房地产金融风险预警系统的构建更是缺乏系统的理论研究和实证研究。本文运用建立金融预警系统的一般方法和原理,对房地产金融风险预警系统进行了设计和构建。首先基于房地产开发的全过程对房地产金融风险影响的内部因素、外部因素进行了系统的识别,根据指标设立的原则提炼出了房地产金融风险预警指标。在预警系统构建上根据房地产市场的特点和信息获取的局限性选取了人工神经网络方法作为预警方法,并阐述了房地产金融风险预警系统构建步骤和运行机制,完成预警系统的初步设计。最后,根据武汉市房地产市场近7年运行的相关数据建立各预警指标数据矩阵,依照已设计的预警系统对武汉市房地产金融风险预警系统进行构建,运用3δ方法划分预警域、运用主成分分析方法确定了各预警指标的权重、运用人工神经网络模型完成对各预警指标的预测,通过建立综合预警指标对整个武汉市房地产金融风险进行综合预警,并根据预警结果提出武汉市房地产金融风险预警的相关对策措施。论文最后对预警结果进行了分析,并对该模型的应用前景进行了展望,指出了该预警系统存在的不足之处,以供相关学者继续研究。
刘红芳[8]（2009）在《景区旅游预警系统分析研究》文中指出本文从旅游预警系统的基本内涵出发,结合旅游业的特点,对基于GIS的旅游预警系统进行了简单分析,并提出旅游景区在得到预警信息后应采取的措施。
韩天放[9]（2010）在《辽宁省土地利用变化生态安全评价及预警研究》文中研究说明辽宁省是我国21世纪开发建设的重点区域,也是振兴东北老工业基地战略实施的主要地区。十一五规划后,“五点一线”战略的实施,更使得辽宁省沿海经济跃上了一个更快、更强、更和谐的的新高度。但脆弱的土地生态环境已经成为制约辽宁省经济和社会发展的首要问题。建立区域经济社会可持续发展的生态安全保障体系已成为实施振兴东北老工业基地必须考虑和解决的问题。因此,在辽宁省开展土地生态安全评价与预警研究,对准确地、科学地选择辽宁省生态保护与建设的策略,对政府部门把握生态安全的变化并及时做出控制和治理措施,进行生态环境的保护和建设,确保生态安全和可持续发展,有效的实施国家振兴东北老工业基地战略,都具有十分重要的意义。本文利用生态效益服务功能评价模型、层次分析法、模糊综合评价模型、综合指数评价法和改进BP神经网络模型,首次对辽宁省的土地生态安全进行了评价、预警与预测研究工作,并主要取得了以下研究成果：1.分析辽宁省开展土地生态系统安全评价与预警的研究背景、研究目的及意义,对生态安全工作的现状进行了系统研究,给出本文的研究方法和技术路线,为今后开展土地系统安全评价和预警工作提供了理论和实际指导作用。2.从生态安全、生态安全评价和生态安全预警三个方面系统阐述生态安全评价与预警研究的基本理论。针对生态安全评价的概念、内涵、特征、研究内容和研究意义,生态安全评价的定义、评价指标体系、评价方法和评价标准,生态安全预警概念、方法和研究内容进行系统、详细论述。3.从土地利用时空变化、驱动力分析和存在的问题及原因分析了辽宁省土地利用变化的趋势,利用Constanza提出的生态系统服务功能评价模型进行了1980年、1990年、2000年和2007年辽宁省生态服务功能的价值估算研究。1980年、1990年、2000年和2007年辽宁省的生态服务功能价值分别为89198.82*105元、99422.82*105元、113012.4*105元和117746*105元。4.建立了辽宁省土地生态安全评价指标体系,运用层次分析法确定指标体系的权重,构建生态安全评价模型,进行辽宁省土地生态系统安全评价研究,得出辽宁省土地生态系统1980年、1990年、2000年和2007年的生态安全度分别为：0.53、0.50、0.57和0.48,表明研究期辽宁省土地生态系统的生态安全状态为敏感级。另外,对辽宁省14个县市级行政区进行分区生态安全度计算,并根据生态安全度计算结果将各行政区按生态安全度从大到小排序,排序结果为：1980年依次为：大连、沈阳、本溪、葫芦岛、盘锦、鞍山、锦州、营口、辽阳、抚顺、阜新、丹东、朝阳、铁岭；1990年依次为：大连、本溪、沈阳、锦州、盘锦、葫芦岛、鞍山、营口、抚顺、丹东、阜新、朝阳、辽阳、铁岭；2000年依次为：大连、沈阳、营口、葫芦岛、本溪、鞍山、阜新、盘锦、丹东、锦州、辽阳、抚顺、朝阳、铁岭；2007年依次为：大连、沈阳、葫芦岛、盘锦、鞍山、本溪、营口、朝阳、抚顺、锦州、辽阳、阜新、丹东、铁岭。5.对辽宁省土地生态系统安全预警研究,进行了生态安全预警指标体系构建和预警度划分,建立模糊综合评判模型和综合指数模型分别进行辽宁省土地生态系统安全预警度计算,得出1980年、1990年、2000年和2007年生态安全预警度。基于模糊综合评价模型的研究期预警值分别为0.59204、0.58991、0.59341和0.58923；基于综合指数法的研究期预警值分别为0.44664、0.43104、0.62369和0.43474。两种模型的研究结果均表明研究期辽宁省土地生态系统安全预警级别为中警状态。6.针对标准BP神经网络进行改进,利用本文研究获得的辽宁省1980年、1990年、2000年和2007年土地生态系统生态安全度和预警度的计算结果,首次运用改进BP神经网络对辽宁省2008-2020年土地生态系统的生态安全度和预警度进行中短期预测,得出辽宁省土地生态系统的生态安全度和预警度在2008-2020年呈现上升趋势,到2014年生态安全水平将达到轻安全级和轻警状态。最后针对辽宁省土地生态安全提出调控政策：（1）落实科学发展观,统筹经济与土地资源协调发展；（2）控制人口增长,提高人口素质,减轻土地资源压力；（3）强化土地利用总体规划的控制作用。
彭军娥[10]（2008）在《区域金融风险预警指标体系研究》文中指出目前对区域金融风险的研究还局限于对区域银行业风险的研究,很多文章都是以区域内银行业预警指标体系的分析代替区域金融风险预警指标体系的分析。尽管在中国及其内部各个区域,银行业无论从规模还是重要性方面都是金融业的领头羊,但仅仅考虑银行业的风险而忽略其它金融机构的风险是不全面的。因此,本文在总结国内外学者的研究成果的基础上,结合中国区域的具体情况,建立一个适合中国区域特点的涵盖银行业、证券业和保险业的区域金融风险预警指标体系将具有重要的理论及现实意义。区域金融风险预警指标体系是由各种反映风险警情、警兆、警源及变动趋势的组织形式和具体指标等构成的有机整体。区域金融风险预警指标体系的建立是一个系统的工程,包括指标的选取、临界值的划分和预警区间的确定及指标权重的确定。本文对区域金融风险预警的相关文献作了一个综述,并分析了区域金融风险预警指标体系构建的理论基础,概述了区域金融风险预警指标体系构建的基本原则。文章通过寻找警源、分析警兆,选取了区域银行业、区域保险业、区域证券业和区域经济环境四大子体系共28个指标,并依据各指标的国际国内公认的预警值对各指标的临界值进行了划分并确定了预警区间,同时运用国际通用的层次分析法分层次分类别地计算了各指标的权重,并进行了一致性检验,确定了各指标的整体权重。文章最终建立了区域金融风险预警指标体系,它是一个包含区域银行业、区域证券业、区域保险业和区域经济环境等多个指标的多层次集合体,用来定量地衡量区域金融的风险状况并发布预警指示。最后本文以湖南省某地区为考察对象,对区域金融风险预警指标体系的应用进行了案例分析。通过对综合评分结果分析,我们认为,区域金融风险预警指标体系在湖南省某地区的应用是基本成功的。这就证明了本文所构建的区域金融风险预警指标体系具有一定的实用价值。
二、宏观金融预警系统:警源与警兆分析（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、宏观金融预警系统:警源与警兆分析（论文提纲范文）
（1）水环境承载力中长期预警研究——以昆明市为例（论文提纲范文）
| 1 水环境承载力的概念及表征 |
| 1.1 水环境承载力概念 |
| 1.2 水环境承载力的表征 |
| 2 预警方法 |
| 2.1 明确警义及警源识别 |
| 2.2 基于系统动力学动态仿真的警情预测方法 |
| 2.3 水环境承载力超载状态警兆判别 |
| 2.4 水环境承载力超载状态警情评判方法 |
| 2.4.1 水环境承载力超载状态综合指数 |
| 2.4.2 社会经济与水环境耦合协调度 |
| 2.5 水环境承载力超载状态警度界定与报警 |
| 2.6 水环境承载力超载状态排除警情方法 |
| 3.1 警情预测结果分析 |
| 3.1.1 SD模型有效性检验 |
| 3.1.2 BAU |
| 3.2 警兆判别结果与分析 |
| 3.3 警情评判结果与分析 |
| 3.4 警度界定与报警 |
| 3.4.1 警度界定 |
| 3.4.2预警结果与分析 |
| 4 结论 |
（2）基于数据挖掘的油田开发动态预警系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第二章 油田开发动态预警系统理论基础 |
| 2.1 数据挖掘理论 |
| 2.1.1 数据挖掘的主要功能介绍 |
| 2.1.2 关联规则挖掘 |
| 2.1.3 支持向量机算法 |
| 2.2 预警系统理论 |
| 2.2.1 预警的定义及组成 |
| 2.2.2 预警的逻辑构成 |
| 2.2.3 常用预警方法 |
| 2.3 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第三章 油田开发动态预警系统需求分析 |
| 3.1 系统目标分析 |
| 3.2 系统流程分析 |
| 3.3 系统功能需求分析 |
| 3.3.1 系统管理 |
| 3.3.2 历史数据管理 |
| 3.3.3 原油产量预测 |
| 3.3.4 原油产量预警 |
| 3.4 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第四章 油田开发动态预警系统设计 |
| 4.1 系统架构设计 |
| 4.2 油田生产预警指标体系设计 |
| 4.2.1 预警指标分类 |
| 4.2.2 油田开发预警系统指标选取原则 |
| 4.2.3 原油产量影响因素分析 |
| 4.2.4 数据处理 |
| 4.2.5 关联规则挖掘 |
| 4.3 系统功能设计 |
| 4.3.1 系统管理 |
| 4.3.2 用户登录 |
| 4.3.3 数据报表管理 |
| 4.3.4 原油产量预测 |
| 4.3.5 预警阈值设置 |
| 4.3.6 原油产量预警 |
| 4.4 系统数据库设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第五章 油田开发动态预警系统实现 |
| 5.1 系统实现环境 |
| 5.1.1 系统架构 |
| 5.1.2 系统实现环境 |
| 5.2 系统功能实现 |
| 5.2.1 系统管理 |
| 5.2.2 数据报表管理 |
| 5.2.3 原油产量预测 |
| 5.2.4 原油产量预警 |
| 5.3 原油产量预测示例分析 |
| 5.3.1 原油生产数据归一化处理 |
| 5.3.2 原油产量预测模型 |
| 5.3.3 原油产量预测 |
| 5.4 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 |
（3）我国房地产业股市预警系统的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景与意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 国外研究成果 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 文献述评 |
| 1.3 本文研究思路和主要内容 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 主要内容 |
| 1.4 文章创新点 |
| 2 股票市场预警系统及模型介绍 |
| 2.1 股票市场预警系统介绍 |
| 2.1.1 股票市场预警系统概念 |
| 2.1.2 股票市场预警构建的程序 |
| 2.2 股票市场预警模型介绍 |
| 2.2.1 现有预警模型的比较 |
| 2.2.2 人工神经网络预警模型介绍 |
| 2.2.3 BP神经网络 |
| 3 房地产业股市预警指标体系的构建 |
| 3.1 房地产业股市的现状分析 |
| 3.2 股市危机警源分析 |
| 3.2.1 宏观经济 |
| 3.2.2 房地产市场 |
| 3.2.3 房地产行业股市 |
| 3.3 预警指标体系的设计 |
| 3.3.1 指标体系设计原则 |
| 3.3.2 本文建立的预警指标体系 |
| 4 房地产业股市预警模型的建立与应用 |
| 4.1 预警指标体系的因子分析 |
| 4.2 预警区间警界线的确定 |
| 4.3 BP神经网络预警模型的建立 |
| 4.3.1 预警模型的设计 |
| 4.3.2 预警模型的训练、检验与预警 |
| 4.4 防范和化解风险的建议 |
| 4.5 应用小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 研究结论 |
| 5.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 后记 |
| 攻读学位期间取得的科研成果 |
（4）模糊支持向量机在金融风险预警中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 国内外支持向量机和金融风险预警研究的文献综述 |
| 1.3 文章的基本框架 |
| 1.4 研究方法和创新点 |
| 第2章 统计学习理论与支持向量机 |
| 2.1 统计学习理论 |
| 2.2 支持向量机概述 |
| 第3章 模糊支持向量原理及算法 |
| 3.1 模糊支持向量机概述 |
| 3.2 模糊支持向量分类机算法描述 |
| 3.3 模糊支持向量机变形预警算法描述 |
| 第4章 金融风险预警理论和预警指标综述 |
| 4.1 金融风险预警理论 |
| 4.2 金融风险预警系统的建立 |
| 4.3 本文所选金融风险预警模型 |
| 第5章 金融风险预警模型的建立与实证分析 |
| 5.1 模糊支持向量分类算法在金融风险预警的应用 |
| 5.2 基于专家综合意见的 UOSVR 预警算法在金融风险预警中的应用 |
| 第6章 主要结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得学术成果 |
（5）我国金融自由化进程中的金融风险预警研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 研究目的和思路 |
| 1.3 文章创新点 |
| 1.4 国内外理论综述 |
| 2 金融自由化的相关理论 |
| 2.1 金融自由化的基本含义 |
| 2.1.1 金融自由化的内涵 |
| 2.1.2 金融自由化的扩展 |
| 2.2 金融自由化的具体表现 |
| 2.2.1 资本流动自由化 |
| 2.2.2 价格自由化 |
| 2.2.3 金融业务自由化 |
| 2.2.4 金融市场自由化 |
| 2.3 金融自由化与经济增长的关系 |
| 3 金融风险与金融自由化的关系 |
| 3.1 金融风险的基本概念 |
| 3.2 金融风险与金融自由化的关系研究 |
| 3.2.1 金融风险与价格自由化 |
| 3.2.2 金融风险和业务自由化 |
| 3.2.3 金融风险与金融市场自由化 |
| 3.2.4 金融风险与资本流动自由化 |
| 4 金融自由化进程中的金融风险指标体系 |
| 4.1 金融自由化进程中金融风险预警的原则 |
| 4.2 金融自由化进程中金融风险指标的选取 |
| 4.3 金融风险预警指标体系的构建 |
| 5 金融自由化进程中金融风险指标体系的实证分析 |
| 5.1 样本数据及数据处理 |
| 5.2 KMO测度检验 |
| 5.3 金融自由化与金融风险的因子分析 |
| 5.4 金融自由化进程中的金融风险指数 |
| 6 基于KLR法的我国金融风险预警 |
| 6.1 KLR模型的介绍 |
| 6.2 各指标预警界限的界定 |
| 6.3 我国综合金融风险的计算 |
| 6.6 用时间序列模型预测我国综合金融风险 |
| 6.6.1 自回归模型 |
| 6.6.2 平稳性检验 |
| 6.6.3 自回归模型表达式的确立 |
| 6.6.4 运用自回归模型进行预警 |
| 7 中国的金融自由化与金融风险的防范 |
| 7.1 我国金融自由化进程中诱发金融风险的因素 |
| 7.1.1 国外金融机构的冲击 |
| 7.1.2 汇率制度的调整 |
| 7.1.3 利率水平的选择 |
| 7.2 我国金融自由化进程中的风险防范 |
| 7.2.1 转变观念，提高金融风险防范意识 |
| 7.2.2 加强对国际游资的监管，降低外部风险 |
| 7.2.3 进一步规范和完善我国的金融风险预警系统 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 后记 |
（6）新型农村合作医疗基金风险预警体系研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 导言 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 研究的目的和意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 文献综述 |
| 1.3.1 国外研究成果 |
| 1.3.2 国内相关文献综述 |
| 1.3.3 目前研究中存在的问题 |
| 1.4 研究思路和方法 |
| 1.4.1 研究思路 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.5 创新点 |
| 第二章 新型农村合作医疗基金运行风险相关理论及概念界定 |
| 2.1 新型农村合作医疗基金运行风险 |
| 2.1.1 新型农村合作医疗基金运行风险界定 |
| 2.1.2 新型农村合作医疗基金运行风险分类 |
| 2.2 新型农村合作医疗基金运行风险形成的理论分析 |
| 2.2.1 逆向选择与风险的形成 |
| 2.2.2 道德风险与风险的形成 |
| 2.2.3 供给引导需求与风险的形成 |
| 2.3 新型农村合作医疗基金风险属性分析 |
| 2.3.1 新型农村合作医疗基金风险的一般性 |
| 2.3.2 新型农村合作医疗基金风险的特质性 |
| 第三章 新型农村合作医疗基金风险预警现状及存在问题 |
| 3.1 新型农村合作医疗基金风险预警现状 |
| 3.2 新型农村合作医疗基金风险预警存在的问题 |
| 第四章 新型农村合作医疗基金风险预警指标体系的构建 |
| 4.1 新型农村合作医疗基金风险预警及指标体系的内涵 |
| 4.1.1 新型农村合作医疗基金风险预警的内涵 |
| 4.1.2 新型农村合作医疗指标体系的内涵 |
| 4.2 新农合基金征缴风险预警指标体系 |
| 4.2.1 新农合基金征缴能力分析的意义 |
| 4.2.2 新农合基金征缴风险指标的测算 |
| 4.3 新农合基金支付风险指标体系 |
| 4.3.1 新农合基金支付风险指标的意义 |
| 4.3.2 新农合基金支付风险指标的测算 |
| 4.4 新农合基金结存风险指标体系 |
| 4.4.1 新农合结存风险指标的意义 |
| 4.4.2 新农合基金结存风险指标的测算 |
| 第五章 新型农村合作医疗基金风险预警体系的构建 |
| 5.1 新农合基金风险预警的基本理论及其分析 |
| 5.2 建立新农合基金风险预警体系的原则 |
| 5.3 建立新农合基金风险预警体系的思路 |
| 第六章 完善新农合风险监测与预警体系的政策建议 |
| 6.1 采取"政府主导"的方针 |
| 6.2 建立基金预警和应急监测报告系统,做好医疗基金监测预警工作 |
| 6.3 加强基金的动态监测工作 |
| 6.4 完善监管机制,保障新农合基金风险监测和预警有效开展 |
| 6.5 制定评价标准和体系,完善考核制度 |
| 6.6 健全基金监测预警网络体系,促进规范化管理 |
| 6.7 在应用中检验评估,不断改进 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 |
| 致谢 |
（7）中国房地产金融风险预警系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 一、研究的背景 |
| 二、研究的目的和意义 |
| 三、国内外研究现状及趋势 |
| （一） 房地产金融风险管理现状 |
| （二） 房地产泡沫研究 |
| （三） 房地产金融风险识别与防范 |
| （四） 风险预警系统 |
| （五） 次贷危机警示 |
| 四、论文创新点 |
| 五、基本思路和研究框架 |
| 第二章 房地产金融风险预警系统概述 |
| 一、房地产金融 |
| 二、房地产金融风险 |
| （一） 信用风险 |
| （二） 流动性风险 |
| （三） 系统性风险 |
| （四） 利率风险 |
| （五） 通货膨胀风险 |
| （六） 其他风险 |
| 三、金融风险预警 |
| （一） 风险预警构建机制 |
| （二） 风险预警系统的实现 |
| 四、我国房地产金融风险现状 |
| （一） 房地产政策波动大，系统性风险陡增 |
| （二） 房地产市场过热，市场风险突出 |
| （三） 房地产企业过度扩张，信用风险明显 |
| 第三章 房地产金融风险预警指标 |
| 一、建立指标体系的原则 |
| 二、房地产金融预警系统指标体系研究现状 |
| （一） 美国房地产金融风险监测系统指标体系 |
| （二） 国内房地产预警系统指标体系 |
| 三、基于全过程的房地产金融风险指标体系 |
| （一） 房地产开发全过程 |
| （二） 房地产金融风险影响因素 |
| （三） 房地产金融风险预警指标 |
| 第四章 房地产金融风险预警系统的构建 |
| 一、房地产金融风险预警方法 |
| （一） 预警的基本方法 |
| （二） 金融风险预警的常用模型 |
| 二、预警系统的构建 |
| （一） 预警系统的组成要素 |
| （二） 预警系统的设计 |
| 第五章 武汉房地产金融风险预警系统的构建 |
| 一、样本数据 |
| 二、各预警指标数据数值计算 |
| 三、预警线和预警域的划分 |
| 四、确定指标权重 |
| （一） 数据标准化处理 |
| （二） 主成分分析 |
| 五、各预警指标的预测 |
| （一） 神经网络模型的建立 |
| （二） 神经网络模型的数据预测 |
| 六、综合指标预警 |
| （一） 划分预警区间 |
| （二） 计算综合预警指数 |
| （三） 预警信号设置 |
| 七、武汉房地产金融风险预警对策 |
| 第六章 结论与展望 |
| 一、结论 |
| 二、不足之处 |
| （一） 预警方法的选择 |
| （二） 预警指标的选取存在局限性 |
| （三） 预警警界的划分 |
| （四） 数据时间序列不够理想 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录:攻读学位期间所发表的学术论文目录 |
（9）辽宁省土地利用变化生态安全评价及预警研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.3 国内外研究进展 |
| 1.3.1 国外研究进展 |
| 1.3.2 国内研究进展 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 研究方法及技术路线 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 第2章 生态安全评价及预警研究的基本理论 |
| 2.1 生态安全 |
| 2.1.1 生态安全的内涵和特征 |
| 2.1.2 生态安全的研究内容 |
| 2.1.3 生态安全的研究意义 |
| 2.2 生态安全评价 |
| 2.2.1 生态安全评价的概念 |
| 2.2.2 生态安全评价方法 |
| 2.2.3 生态安全评价的发展方向 |
| 2.3 生态安全预警 |
| 2.3.1 生态安全预警的方法 |
| 2.3.2 生态安全预警的内容 |
| 2.3.3 生态安全预警的基本原则 |
| 2.3.4 生态安全预警的类型 |
| 第3章 辽宁省土地利用变化与生态效益研究 |
| 3.1 辽宁省土地利用的时空变化分析 |
| 3.1.1 土地利用变化的幅度 |
| 3.1.2 土地利用变化的速度 |
| 3.1.3 土地利用变化的区域差异 |
| 3.2 辽宁省土地利用变化的驱动力分析 |
| 3.2.1 影响土地利用自然驱动力分析 |
| 3.2.2 影响土地利用社会经济驱动力分析 |
| 3.2.3 影响土地利用政策驱动力分析 |
| 3.3 辽宁省土地利用中存在的问题及原因分析 |
| 3.3.1 辽宁省土地利用中存在的问题 |
| 3.3.2 产生问题的原因 |
| 3.4 辽宁省土地利用生态服务价值估算 |
| 3.4.1 研究方法 |
| 3.4.2 结果与分析 |
| 3.5 辽宁省土地利用卫片数据的采集及处理 |
| 第4章 辽宁省生态安全评价研究 |
| 4.1 辽宁省生态安全评价指标体系 |
| 4.1.1 评价目标与评价单元的确定 |
| 4.1.2 评价指标的选取原则 |
| 4.1.3 土地生态安全评价指标体系理论框架 |
| 4.1.4 土地生态安全评价指标体系的建立 |
| 4.2 指标权重的确定 |
| 4.2.1 模型建立的基本原理 |
| 4.2.2 层次分析法的基本步骤 |
| 4.2.3 群组判断的综合方法 |
| 4.2.4 专家咨询过程 |
| 4.2.5 咨询结果 |
| 4.3 数据处理 |
| 4.4 生态安全评价模型的建立 |
| 4.4.1 生态安全子系统评价模型 |
| 4.4.2 生态安全综合评价模型 |
| 4.5 评价结果与分析 |
| 4.5.1 评价结果 |
| 4.5.2 结果分析 |
| 第5章 辽宁生态安全预警研究 |
| 5.1 辽宁生态安全预警 |
| 5.1.1 生态安全预警的指标体系 |
| 5.1.2 数据获取与处理 |
| 5.1.3 预警度划分 |
| 5.2 基于模糊综合评价法的土地生态安全预警度研究 |
| 5.2.1 模糊综合评判模型 |
| 5.2.2 建立模糊综合评判的论域U和预警线V |
| 5.2.3 确定各指标的权重W |
| 5.2.4 确定各指标的隶属度R |
| 5.2.5 模糊综合评判 |
| 5.3 基于综合指数法的土地生态安全预警度研究 |
| 5.3.1 综合指数模型的构建 |
| 5.3.2 预警结果 |
| 5.4 结果分析 |
| 第6章 基于ANN的生态安全度及预警预测 |
| 6.1 人工神经网络 |
| 6.1.1 神经网络模型的完备描述 |
| 6.1.2 BP神经网络 |
| 6.2 BP神经网络的改进 |
| 6.2.1 BP神经网络的主要缺陷 |
| 6.2.2 BP神经网络的改进 |
| 6.2.3 改进的BP神经网络步骤 |
| 6.2.4 改进的BP神经网络与标准BP神经网络的性能分析 |
| 6.3 BP神经网络在MATLAB中的实现 |
| 6.3.1 Matlab神经网络工具箱及其相关函数简介 |
| 6.3.2 程序设计 |
| 6.4 辽宁省土地利用生态安全度及预警预测 |
| 6.4.1 训练样本集数据选取预处理 |
| 6.4.2 数据预处理 |
| 6.4.3 预测结果 |
| 6.5 土地生态安全调控对策 |
| 6.5.1 落实科学发展观,统筹经济与土地资源协调发展 |
| 6.5.2 控制人口增长,提高人口素质,减轻土地资源压力 |
| 6.5.3 强化土地利用总体规划的控制作用 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 主要研究成果 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士期间发表主要论文情况 |
（10）区域金融风险预警指标体系研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 重要概念界定 |
| 1.2.1 金融风险与金融风险预警 |
| 1.2.2 区域与国家金融风险预警区别 |
| 1.3 文献综述 |
| 1.3.1 国外文献 |
| 1.3.2 国内文献 |
| 1.4 研究方法和论文结构 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 论文结构 |
| 第2章 区域金融风险预警的理论基础 |
| 2.1 风险管理理论与区域金融风险预警 |
| 2.1.1 风险度量经典理论 |
| 2.1.2 风险度量标准和测量方法 |
| 2.2 金融稳定理论与区域金融风险预警 |
| 2.2.1 金融稳定的内涵 |
| 2.2.2 金融稳定框架分析 |
| 2.2.3 区域金融风险预警的理论基础 |
| 2.3 金融安全理论与区域金融风险预警 |
| 第3章 区域金融风险预警指标的选取 |
| 3.1 指标体系构建的基本原则 |
| 3.2 指标的选择标准 |
| 3.2.1 寻找警源 |
| 3.2.2 分析警兆 |
| 3.2.3 划分预警区间和确定警限 |
| 第4章 区域金融风险预警指标权重的确定 |
| 4.1 指标权重的确定方法 |
| 4.1.1 权重确定方法的选取 |
| 4.1.2 层次分析法确定权重的计算过程 |
| 4.2 指标权重的确定 |
| 4.2.1 银行业预警子体系指标权重 |
| 4.2.2 保险业预警子体系指标权重 |
| 4.2.3 证券业预警子体系指标权重 |
| 4.2.4 经济环境预警子体系指标权重 |
| 4.2.5 金融风险预警四个子体系指标权重 |
| 第5章 区域金融风险预警指标体系案例 |
| 5.1 区域金融风险状况的综合评价 |
| 5.1.1 定性指标的判断 |
| 5.1.2 区域金融风险状况的综合评价 |
| 5.2 应用案例分析 |
| 5.2.1 地区（2007 年）经济金融运行情况 |
| 5.2.2 选择预警指标构建指标体系 |
| 5.2.3 收集统计资料整理指标数据 |
| 5.2.4 单项评分 |
| 5.2.5 计算指标整体权重 |
| 5.2.6 综合评分 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 |
| 附录B 指标权重的检验过程 |
四、宏观金融预警系统:警源与警兆分析（论文参考文献）
- [1]水环境承载力中长期预警研究——以昆明市为例[J]. 崔丹,陈馨,曾维华. 中国环境科学, 2018(03)
- [2]基于数据挖掘的油田开发动态预警系统研究[D]. 同晓. 西安石油大学, 2016(05)
- [3]我国房地产业股市预警系统的研究[D]. 牛云芸. 河北经贸大学, 2014(08)
- [4]模糊支持向量机在金融风险预警中的应用[D]. 蔺远洪. 成都理工大学, 2012(02)
- [5]我国金融自由化进程中的金融风险预警研究[D]. 尹福禄. 河北经贸大学, 2012(04)
- [6]新型农村合作医疗基金风险预警体系研究[D]. 付蓉. 西北大学, 2010(09)
- [7]中国房地产金融风险预警系统研究[D]. 周星. 中南民族大学, 2010(02)
- [8]景区旅游预警系统分析研究[J]. 刘红芳. 长春师范学院学报(人文社会科学版), 2009(12)
- [9]辽宁省土地利用变化生态安全评价及预警研究[D]. 韩天放. 东北大学, 2010(06)
- [10]区域金融风险预警指标体系研究[D]. 彭军娥. 湖南大学, 2008(09)