基于网络层次分析法_ANP_的商业银行风险评价研究_完世伟

合集下载

基于网络分析法的我国商业银行操作风险评级模型研究

（１）计算未加权超矩阵：
由判断矩阵计算得到归一化特征向量（Ｗ，（ｊｌ）ｉ１
Ｗ（ｊｌ），…，Ｗ（ｊｌ））Ｔ，由这些向量组合成为一个矩阵：
ｉ２
ｉｎｉ
这样的超矩阵共有ｍ个，它们都是非负矩阵，它
的子块Ｗ是列归一化的，但Ｗ却不是列归一化。ｉｊ（２）计算加权超矩阵：
以控制层元素Ｐ为准则，对Ｐ下各组元素对准
三、商业银行操作风险评级模型
１建立ＡＮＰ模型
分析影响我国商业银行操作风险的关键风险指标，明确各指标之间的依赖与反馈关系；确定操作风险评级的准则为操作风险最小化；建立操作风险评
级的网络模型，并根据分析结果在模型中建立连接。连接包括同一元素集中各元素之间的内部依赖和不同元素集元素之间的外部依赖。
ｉｎｉ
Ｃ中元素ｅ，ｅ，…，ｅ的影响程度排序向量。若Ｃ重
ｊ
ｊ１ｊ２
ｊｎｊ
ｊ
元素不受Ｃ中元素影响，则Ｗ＝０。将所有Ｗ组合起
ｉ
ｉｊ
ｉｊ
来，得到未加权超矩阵：
ＷＷＷ … Ｗ
Ｗ＝２１２２
２ｎ
（４）
… … … …
ＷＷ … Ｗ
ｎ１ｎ２
ｎｎ
３２
学术 Academic
基于网络分析法的我国商业银行操作风险评级模型研究＊
孟姝希ＭＥＮＧＳｈｕｘｉ周宗放ＺＨＯＵＺｏｎｇｆａｎｇ
电子科技大学经济与管理学院成都６１００５４
摘要随着操作风险大案要案频繁发生，操作风险管理已经成为全球银行业风险管理的重要问题之一，但目前对银行操作风险评级的研究并不多。结合我国商业银行的实际情况，分析了影响操作风险的关键风险指标，利用网络分析法给出各指标权重，构建了我国商业银行操作风险评级模型。在构建模型过程中，考虑了专家的可信度因素。最后利用所构建的模型对选取的三家商业银行操作风险进行了评级。根据计算结果，提出了我国商业银行操作风险管理需要重视的问题。关键词操作风险评级网络分析法商业银行关键风险指标

层次分析法(AHP)在商业银行代理国库业务综合评价中的应用

【问题探讨】
层次分析法（ＡＨＰ）在商业银行代理国库业务综合评价中的应用
郭建英，原静，职苗甜
（中国人民银行新乡市中心支行，河南新乡４５３００３）
摘要：近年来，商业银行通过代理国库业务越来越深入地参与到预算资金的周转过程中，有效提高了积极作用。但由于代理国库业务考核无法完全量化，对商业银行代理国库业务缺乏科学的综合评价体系。运用层次分析法原理，分三步构建
文章编号：１００３ — ４６２５（２０１３）０６ — ００６３ — ０４中图分类号：Ｆ８３２．３３文献标志码：Ａ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｒｅｃｅｎｔｙｅａｒｓ，ｂｙｉｎｖｏｌｖｉｎｇｉｎｔｈｅｔｕｒｎｏｖｅｒｐｒｏｃｅｓｓｏｆｂｕｄｇｅｔａｒｙｆｕｎｄｓｍｏｒｅａｎｄｍｏｒｅｄｅｅｐ— ｌｙｔｈｒｏｕｇｈａｃｔｉｎｇｆｏｒｎａｔｉｏｎａｌｔｒｅａｓｕｒｙ，ｃｏｍｍｅｒｃｉａｌｂａｎｋｓｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｉｎｔｈｅｕｓｅｏｆｆｕｎｄｓ，ａｎｄｐｌａｙａｐｏｓｉｔｉｖｅｒｏｌｅｉｎｐｒｏｍｏｔｉｎｇｌｏｃａｌｅｃｏｎｏｍｉｃｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ．ＢｕｔＡｇｅｎｔｔｒｅａｓｕｙｒｂｕｓｉｎｅｓｓａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｃａｎｎｏｔｂｅｆｕｌｌｙｑｕａｎｔｉｉｅｆｄ，ｗｈｉｃｈｌｅａｄｓｔｏｔｈｅｌａｃｋｏｆｔｈｅｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｅｖａｌｕａ — ｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｏｒｆｅｖａｌｕａｔｉｎｇｔｈｅｃｏｍｍｅｒｃｉａｌｂａｎｋｓ’ａｇｅｎｔｓｅｒｖｉｃｅ．ＴｈｉｓｐａｐｅｒｕｓｅｓｔｈｅｔｈｅｏｙｒｏｆＡｎａｌｙｔｉｃＨｉｅｒａｒｃｈｙＰｒｏｃｅｓｓ，ｄｉｖｉｄｅｉｎｔｏｔｈｒｅｅｓｔｅｐｓｔｏｅｓｔａｂｌｉｓｈａｒａｔｉｎｇｓｙｓｔｅｍｏｆｃｏｍｍｅｒｃｉａｌｂａｎｋｄｅｐｕｔｙｔｒｅａ — ｓｕｒｙｂｕｓｉｎｅｓｓ，ｎａｍｅｌｙ，ｔｏｂｕｉｌｄａｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌｍｏｄｅｌ，ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｃｏｍｐａｉｓｒｏｎｍａｔｉｘｒａｎｄｃｈｅｃｋｃｏｎｓｉｓｔｅｎ — ｃｙ，ｏｒｆｔｈｅｓａｋｅｏｆａｃｈｉｅｖｉｎｇａｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｏｆｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅａｎｄｑｕａｌｉｔａｔｉｖｅ，ａｎｄｅｖｅｎｔｕａｌｌｙｒｅａｃｈａｃｏｎ — ｃｌｕｓｉｏｎｏｎｃｏｍｍｅｒｃｉａｌｂａｎｋｔｒｅａｓｕｙｒｂｕｓｉｎｅｓｓｅｖａｌｕａｔｉｏｎ．

基于网络层次分析法(ANP)的高校创新人才综合评价研究

ＣｏｐｅｅｓｖａｕｔｏｆＩｏａｉｅＴａｅｔｓｄｍｒｈｎｉｅＥｖｌａｉｎｏｎｎｖｔｖｌｎｓＢａｅ
ｏｎＡＮＰｎＵｎｖｒｉｙｉｉｅｓｔ
ＤＯＵｎ—ｈａ，ＸｉｕＰＡＮＨｕｉｌｎｇ —ｉ
ＫｅｒｓｕｉｅｓｙｉｎｖｔｅｔｌｎｓＡＮｅａｕｔｏｎｅｙｔｍｙｗｏｄ：ｎｖｒｉ；ｎｏａｉａｅｔ；Ｐ；ｖｌａｉｎｉｄｘｓｓｅｔｖ
在多极化趋势曲折发展的今天，济全球化不断深入，经
借助ＳｐｒＤｃｓｎ软件解决指标的相对重要性权重问题，图运用该方法对高校创新人才综合评价作出较科学、ｕｅｅｉｏｓｉ试
合理和准确的评估。
Hale Waihona Puke 关键词：校；新人才；Ｎ；价指标体系高创ＡＰ评中图分类号：９２Ｃ６文献标志码：Ａ文章编号：０６２１（０２ｏ — ０１０１０ — ８５２１）３０７＿６
是推动科技创新、经济发展和社会进步的重要力量。近些年，理论界不断关注对高校创新人才培养模式的研究，而忽略了对创新型人才的客观评价。何为创新型人才？目前国
科技进步日新月异，创新人才在综合国力竞争中越来越具有决定性意义。在校大学生是现代社会创新型人才的预备队，
立客观的创新人才评价指标体系，定性问题定量化，用使利

基于网络层次分析法(ANP)的机床行业重点商业型供应商评价方法研究

部门关注的角度不同，如物资部关注批量生产能力，设计部提出质量要求，以自己的标准独立的去评价供
应商。目前的这种做法对于单独供应商的资格认
多、产品型号和变型产品多、制造工艺过程复杂、制造周期长、制造装备多、制造部门多。相应的生产和物资管理都比较复杂，其制造模式具有
伍清华构建了战略供应商评价指标体系，主要包括质量能力、生存能力、技术能力、服务能力、安全能力、社会责任六个方面的指标。任飞斌通
典型的多品种、小批量，甚至单件或按订单订制的
特点。机床行业的特点决定了其庞大的供应商数量以及错综复杂的供应商评价指标。
在供应商评价方法方面，供应商选择方法研
究大致经历了三个阶段：定性、定量、定性与定
险（ＢＯＣＲ）四个准则进行衡量。ＢＯＣＲ思想是站在评价者立场上来考虑决策问题的，即如果选择
有更大的灵活性，因为ＡＮＰ在处理问题时考虑了元
素之间的相互依存关系，即内部依存性，以及元素
证还是有一定效果的，但由于其评价指标体系并
不完善，缺乏对供应商柔性制造能力、技术能力及风险等的评价标准及各因素之间关系的考虑，使其在不同供应商之间的比较及筛选中存在很大弊端。

基于层次分析法的我国商业银行内部控制评价研究以为例

基于层次分析法的我国商业银行内部控制评价研究以为例一、概述随着金融市场的日益复杂化和全球化，商业银行在经济发展中的作用越来越重要，而内部控制作为保障银行稳健运营的关键因素，其重要性也日益凸显。

近年来，我国商业银行在内部控制方面取得了显著进展，但仍然存在一些问题和挑战。

如何科学、有效地评价商业银行的内部控制体系，成为当前金融领域研究的热点问题。

层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP）作为一种多目标决策分析方法，具有系统性、层次性、定量与定性相结合等优点，被广泛应用于各个领域。

本文旨在探讨基于层次分析法的我国商业银行内部控制评价研究，通过对内部控制体系的层次结构进行构建和分析，建立科学、合理的内部控制评价体系，为商业银行内部控制的优化和提升提供理论支持和实践指导。

本文首先介绍了层次分析法的基本原理和步骤，然后结合我国商业银行的实际情况，构建了内部控制评价的层次结构模型。

在此基础上，通过问卷调查和专家打分等方法，确定了各层次指标的权重和评分标准，最终得到了商业银行内部控制的综合评价结果。

本文还对评价结果进行了深入分析和讨论，提出了针对性的改进建议，以期为我国商业银行内部控制的完善和提升提供参考和借鉴。

1. 研究背景与意义随着金融市场的不断发展和全球化趋势的加强，我国商业银行面临的经营环境和风险挑战日益复杂多变。

内部控制作为商业银行风险管理的重要组成部分，对于保障银行资产安全、维护金融稳定、促进银行业务健康发展具有重要意义。

当前我国商业银行在内部控制方面仍存在诸多问题，如内部控制体系不完善、风险评估不准确、控制措施执行不到位等，这些问题严重制约了银行的风险防范能力和市场竞争力。

层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP）作为一种多准则决策分析方法，具有系统性、层次性、定性与定量相结合等优点，在风险管理、决策分析等领域得到了广泛应用。

基于层次分析法的风险评估模型研究

基于层次分析法的风险评估模型研究风险评估是企业和组织在制定决策和规划的过程中必不可少的一部分。

为了更好地评估风险，确定可能存在的风险，并采取相应的措施来应对和管理这些风险，研究人员和实践者一直在寻找有效的方法和模型。

其中，层次分析法被广泛应用于风险评估领域。

层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP）是由美国数学家托马斯·萨亚菲（Thomas Saaty）在20世纪70年代提出的一种定性与定量结合的多准则决策分析方法。

它通过将复杂的问题层次化，从而使决策者能够对问题进行分解和比较，最终得到权重值和最佳决策结果。

风险评估模型是基于层次分析法的一种应用研究。

通过该模型，可以对风险进行系统、全面和客观的评估，从而为决策者提供决策依据。

风险评估模型通常由以下几个步骤组成：第一步，确定评价指标。

评价指标是评估风险程度的依据，也是层次分析的基础。

评价指标应包括评估风险的各个方面和维度，如风险的概率、影响程度、可控性等。

评价指标的选取应综合考虑风险特点、决策目标以及决策者的需求。

第二步，构建层次结构。

层次结构是将问题进行层次化的一种方法。

在风险评估模型中，通常将评价指标进行层次划分，形成层次结构。

例如，可以将风险按照不同的分类进行划分，然后在每个分类下进一步划分评价指标，最终形成一个多层次的层次结构。

第三步，建立判断矩阵。

判断矩阵是层次分析法中的核心，用于比较不同层次的指标之间的重要性或权重。

判断矩阵由决策者根据其主观判断对指标之间的比较关系进行填写。

填写判断矩阵时，决策者可以采用两两比较法，根据自己对指标重要性的主观感受，进行两两比较并赋予相应的比较权重。

第四步，计算权重向量。

通过对判断矩阵进行数学运算，可以得到每个指标的权重向量。

常见的计算方法有特征向量法、平均法和逆特征向量法等。

计算得到的权重向量可以反映每个指标在风险评估中的相对重要性，为后续决策提供重要的参考。

基于层次分析法的网络安全态势评估方法研究

基于层次分析法的网络安全态势评估方法研究作者：王廷博徐世超来源：《电脑知识与技术·学术交流》2008年第32期摘要：网络安全态势评估的研究是一个非常复杂的课题。

该文将层次分析法(AHP)应用于网络安全态势的评估中，在构建评估层次结构模型和判断矩阵的基础上，求出了各项评估指标的单项和综合权重，最后确定网络安全态势。

关键词：网络安全态势；层次分析法(AHP)；评估方法中图分类号：TP393文献标识码：A文章编号：1009-3044(2008)32-1079-03Research on the Evaluation Method of the Network Security Situation Based on AHPWANG Ting-bo, XU Shi-chao(Ordnance Engineering College, Shijiazhuang 050003, China)Abstract: The research of the network security situation evaluation is a very complicated task.In this paper,applies Analytic Hierarchy Process (AHP) method to the situation evaluation, constructs a hierarchy model and a judgment matrix, gets the weight of each index, finally, gets the network security situation.Key words: network security situation; analytic hierarchy process (AHP); evaluation method1 引言当前，网络安全态势评估已经成为信息安全领域的一个重要的研究方向。

网络层次分析法(ANP)在IT项目风险评估中的应用

２ＡＰ和ＡＰ的特点和基本步骤ＨＮ
２１ＡＰ和ＡＰ的特点．ＨＮ
ＡＰ法是由美国著名运筹学家、Ｈ匹兹堡大学教授ＴＬＳａ于２．．ａｔｙ０世纪８０年代创立的，它是一种强有
力的系统分析和运筹学方法，对多因素、对准则、多方案的综合评价和趋势预测有效。１９９６年，ａｔＳａｙ首次系统地论述了一种适用于非独立的阶梯层次结构的决策方法ＡＰＪ它是在ＡＰ的基础上发展起来的，Ｎ，Ｈ
是复杂化和具体化的ＡＰ，Ｈ能够应用在更加广泛的领域中。
ＡＰ和ＡＰ的共同点是都能够处理不易定量化变量的多准则问题，ＨＮ可以将定性的判断用数量的形式
收稿日期：１７— １２２３０ —１￣作者简介：莉（９８一）女，张１７，贵州贵阳人，贵州大学经济学院助教。
１引言
Ｉ行业已经充分认识到对Ｉ目风险进行管理的能够提高项目开发的成功率，ＴＴ项减少资源的浪费。根
据美国斯坦迪什的研究表明 … ，至到２０截０４年，过对项目进行风险管理，通全球Ｉ目的成功率由１９Ｔ项９４年的１％上升到２％，６９失败率由３％下降到１％，是，０年间依然有５％的Ｉ目只完成了预期项１８但ｌ３Ｔ项目的部分功能，并且费用和时间大大的超过了预期的计划。影响Ｉ目成功的风险因素繁多且复杂，Ｔ项文
献［２２总结了在Ｉ项目整个生命周期中，】ｒＩ ’ 会导致Ｉ项目陷入困境的因素有４个，ｒＩ ’ ０并且前一阶段的风险因

基于网络层次分析法_ANP_的PPP项目风险评价研究_张玮

图1 基于 ANP 的 PPP 项目风险评价模型
2012 年第10 卷第10 期
张玮等
基于网络层次分析法（ ANP）的 PPP 项目风险评价研究
87
w11 W = w N1 3. 1. 3 计算加权超矩阵
… …
w1N w NN
3. 2 风险分析
通过对表 3 进行分析可以看出，影响该项目的风险因素按影响程度依次为项目融资风险、宏观经济风险、政治政策风险、自然风险、合作关系风险。在项目融资风险方面，项目融资可能性是最为重要的一个风险因素，在所有风险因素中排名第 1 。项目东道国经济结构单一，工业基础薄弱，主要依赖外援，在当地融资难度较大。对于这一风险，项目的资金提供方中国进出口银行以有限追索融资项目方式对该项目提供了融资支持，并且通过提前介入项目的实施程序来最大程度地控制风险水平。在宏观经济风险方面，融资环境风险最为明显，排在所有风险因素的第 2 位。这与该国经济环境波动较大，对外开放程度不高，外汇管制严格，通胀压力显著有很大关系。
李克特（ Likert） 5 级分量表
风险度量 1 3 5 2 ，4
不高高很高中间值
பைடு நூலகம்
营，直到移交给政府的完整项目，其各个环节由不同的参与方负责完成，因此风险较一般项目更为复杂。首先需要对 PPP 项目的风险进行识别，即建立风险清单。根据风险因素的来源不同，项目风险可分为宏观层面风险、中观层面风险和微观层面风险
PPP 项目风险评价指标体系
指标含义项目所在国政府任期的稳定性及政府更替的频率中央或地方政府强行没收项目程序不规范、官僚作风、缺乏 PPP 项目的运作经验和能力、前期准备不足和信息不对称政府不履行或拒绝履行合同约定的责任和义务整体物价水平上升，货币的购买力下降，导致项目成本增加市场利率变动的不确定性外汇汇率变化和外汇能否兑现与项目融资相关的国家经济形势项目所在国有无成功的 PPP 项目直接影响到所在国政府的信心公众的利益能否得到有效保护政府对项目的环保要求提高项目所在地客观存在的恶劣气候条件客户对项目的需求程度土地所有权获取困难特许经营商融资手段和途径融资成本高于预期收益投资者对项目兴趣的高低审批程序复杂且可调整性降低设计未考虑周全导致索赔施工费用超过预期项目完成之前变更导致索赔项目经营过程中受经营状况或其他因素影响由于运营项目不合理导致运营收入不如预期各参与方责任和风险分配是否恰当分属不同利益集团的参与各方在权力分配上不当参与各方追求自身不同利益最大化代理人的代理行为损害参与方利益人力资源管理不善而造成对企业重大不利

基于神经网络的商业银行个人信用风险评估模型的研究的开题报告

基于神经网络的商业银行个人信用风险评估模型的研究的开题报告一、研究背景和意义随着金融市场的不断发展，商业银行的业务范围越来越广，信贷业务也成为商业银行最为核心的业务之一。

在信贷业务中，个人信用风险评估是银行必须充分考虑的因素，它是商业银行有效控制风险，提高盈利能力的重要手段之一。

因此，如何准确、科学、高效地进行个人信用风险评估成为商业银行不断追求和探索的研究方向之一。

传统的个人信用风险评估模型主要采用多元回归分析、逻辑回归等方法建立模型。

然而，这些方法存在多个局限性，如对于非线性关系的处理能力较弱、对于复杂的数据结构难以处理、预测精度不高等问题。

为此，基于神经网络技术建立个人信用风险评估模型成为了一个备受关注的研究方向。

基于神经网络技术的个人信用风险评估模型具有较强的非线性建模能力，能够处理复杂的数据结构，从而有效提高预测精度。

因此，这种方法在商业银行的风险控制和贷款审批中有广泛的应用前景。

二、研究目的和内容本研究的目的是采用基于神经网络技术的个人信用风险评估模型进行研究，以提高个人信用评估模型的预测精度和实现风险控制的目的。

本研究将从以下几个方面展开：1.研究个人信用风险评估模型的相关理论及方法体系。

2.构建基于神经网络的个人信用风险评估模型，对该模型的性能指标进行实验验证。

3.对比基于神经网络的个人信用风险评估模型与传统的个人信用风险评估模型（如多元回归分析、逻辑回归等）的预测效果并分析其优缺点，以验证基于神经网络的个人信用风险评估模型的有效性。

三、研究方法本研究主要采用文献分析、案例分析、数理统计分析和建立基于神经网络技术的个人信用风险评估模型等方法进行研究。

四、预期成果本研究预期通过建立基于神经网络技术的个人信用风险评估模型，可以有效提高个人信用评估模型的预测精度，实现风险控制的目的，为商业银行的贷款审批提供有效的决策支持。

地方本科院校金融工程专业实践教学体系建设——基于网络层次分析法

140根据2018年实行的《普通高等学校本科专业类教学质量国家标准》，金融学类本科人才需具备系统的专业知识和相关技能，地方高校应结合社会需求和办学情况，着重培养学生的“实验能力、实践能力、调研能力、创业能力等”。

在目前实施的本科“卓越人才培养计划”的教育改革中，学生的实践能力培养受到重点关注。

金融工程专业区别于传统的金融学，是一门将数学和计算机应用于金融学中，研究金融资产组合和金融产品创新。

为了迎合市场发展对金融工程人才的需要，地方应用型本科院校以培养学生实践能力为着力点，建立“理论教学、专业实训、资格考试、商科大赛、第二课堂、项目实践、专业辅修”七位一体的人才培养体系[1]。

鉴于目前国内金融工程专业实践教学中存在实验教学师资力量薄弱、实践教学环境落后、实践教学与时代发展脱节、校企合作深入不够等主要问题[2]，专业课程设置与人才培养目标不匹配[3]，课程体系不能有效应对社会需求，地方院校应明确培养目标，修订人才培养方案，尤其是关于实践教学方面的培养计划。

基于IPR- CDIO理念的金融工程教学体系将探索兴趣、解决问题和社会责任感融合到教学体系的构思—设计—实施—运行[4]，建立“实验、实训、实践、实习”四实一体的实践教学体系[5]，使用层次分析法进行专业课程的实践教学分析[6]。

目前，学者的研究大多是关于实践教学体系的定性分析，定量评价的研究较少，鉴于实践教学体系的内部因素存在相互依赖关系，故本文使用网络层次分析法对影响实践教学体系的因素进行评价，从而提出针对地方本科院校金融工程专业的实践教学体系。

一、地方高校金融工程专业实践教学体系构建原则1.地方适用性当前，社会的发展日新月异，用人单位对职工的需求也随之变化，地方高校毕业的学生择业时很多选择就近就业，故而人才培养过程中需综合考量当地的人文社会因素和经济发展环境，针对地方金融机构及相关单位对高层次、高素质、多元化、创造性、全方位的人才需求，培养适用性人才的价值取向，促进教育与经济，尤其是与地区经济发展相结合。

基于层次分析的网络安全风险评估方法

基于层次分析的网络安全风险评估方法目录一、内容描述 (1)1.1 网络安全风险概述 (1)1.2 层次分析法介绍 (2)二、网络安全风险层次结构模型构建 (3)2.1 确定评估目标与范围 (4)2.2 制定评估准则与指标体系 (5)2.3 构建层次结构模型 (7)三、层次单排序及一致性检验 (8)3.1 层次单排序 (9)3.2 一致性检验 (10)四、层次总排序及一致性检验 (11)4.1 层次总排序 (11)4.2 一致性检验 (12)五、网络安全风险评估结果与建议 (13)5.1 风险等级划分标准 (15)5.2 各类风险等级情况描述 (15)5.3 针对性安全建议与措施 (16)六、结论与展望 (17)一、内容描述随着网络技术的迅猛发展，网络安全问题日益凸显其重要性。

为有效识别、评估并应对网络安全风险，本文提出一种基于层次分析的网络安全风险评估方法。

该方法首先构建一个全面的风险评估指标体系，涵盖网络基础设施、应用程序、数据安全及安全管理等多个层面。

通过层次分析法（AHP），对各个指标进行定量与定性分析，确定各指标的权重，并建立模糊综合评价模型。

该模型能够综合考虑各指标间的关联关系以及专家经验，得出客观、科学的评估结果。

本文还引入了风险趋势分析和风险传播机制研究，以动态监测网络安全风险的变化情况，并制定相应的预防措施。

通过实际应用验证，该方法在提升网络安全防护效能方面具有显著效果。

1.1 网络安全风险概述随着互联网技术的飞速发展，网络安全问题日益严重，给个人、企业和国家带来了巨大的损失。

网络安全风险是指在网络环境中，由于系统、设备、程序或人为操作等原因，可能导致信息系统数据泄露、篡改、破坏或者无法正常运行的风险。

为了有效应对网络安全风险，本文提出了一种基于层次分析法(AHP)的网络安全风险评估方法。

层次分析法是一种多准则决策方法，通过构建判断矩阵和权重向量来实现对各因素重要性的量化和比较。

基于ANP模型的中国银行业系统性风险外溢性研究

基于ANP模型的中国银行业系统性风险外溢性研究【摘要】本文基于ANP模型，通过分析中国银行业的系统性风险外溢性，探讨了其影响因素及风险管理建议。

在研究背景中指出，中国银行业的系统性风险外溢性对整个金融体系和实体经济都具有重要影响，因此有必要深入研究。

通过对ANP模型的理论基础和在系统性风险研究中的应用进行介绍，为后续分析奠定了基础。

结合中国银行业的系统性风险特征和外溢性的概念，探讨了影响因素，为风险管理提供依据。

结论部分对中国银行业系统性风险外溢性的影响进行了深入分析，并提出了相应的风险管理建议，同时展望了未来研究方向。

本研究对中国银行业的风险管理和金融稳定具有重要意义。

【关键词】关键词：ANP模型、系统性风险、外溢性、中国银行业、影响因素、风险管理、研究方向、分析、建议。

1. 引言1.1 研究背景在当前全球化、信息化的背景下，金融系统的稳定性和风险控制成为各国政府和学术界的关注焦点。

特别是2008年全球金融危机的爆发，不仅对世界经济造成了严重冲击，也对金融体系的运作和监管提出了新的挑战。

中国作为世界上最大的金融体系之一，其银行业不可避免地受到了危机的影响。

银行业作为金融体系的核心，承担着金融调度和信用中介的重要职能，其稳定性关乎整个金融系统的安全。

随着金融业务的不断发展和金融市场的日益复杂化，中国银行业面临着越来越严峻的系统性风险挑战。

这些挑战可能来自于银行业本身的内部问题，也可能来自外部环境的不确定性因素。

研究中国银行业系统性风险外溢性具有重要意义。

通过深入挖掘其影响因素和机制，可以帮助相关机构更好地把握当前银行业风险形势，制定更有效的风险管理策略，进一步提高金融体系的稳定性和抗风险能力。

1.2 研究意义中国银行业作为国民经济的重要组成部分，承担着资金融通和风险管理的重要责任。

系统性风险外溢性作为银行业发展中的重要问题，对整个金融体系稳定性和国民经济发展都具有重要影响。

研究中国银行业系统性风险外溢性的意义在于可以帮助银行业和监管机构更好地了解系统性风险的形成机制和传播特点，为有效防范和化解系统性风险提供理论支持和政策建议。

基于层次分析法的网络风险状态评估模型

基于层次分析法的网络风险状态评估模型基于层次分析法的网络风险状北京理工大学信息安全与对抗技术研究中心刘胜航张翔曹旭平摘.妻本文介绍.了风险评估及网络安奎状态的箍本概忿捷地,蓐于餍农分糖法的网辂风险评估模型谈模型将安盒风险的三个要素(脆弱性,威胁'资产价l值)有机嫱合'完成时蝽r_安盒风豫状奄的评估,--井对模型的具体实施儆了安设职--I蠹_|lf》0|喜鼠镭魄髓婚鼬囔_毽|凝窝法t:|保障网络信息安全是一个复杂的系统工程,必须使网络的内部管理与技术实现有机结合,才能较好保证网络的安全运行,而风险则是两者结合的依据.网络信息安全体系是建立在对网络风险的评估,控制与管理的基础上的.所谓系统的安全风险,是指由于系统存在的脆弱性,人为或自然的威胁导致安全事件发生的可能性及其造成的影响.故风险是由系统安全事件发生的可能性及其影响决定的.网络安全状态评估是根据网络自身存在的脆弱性情况,外界环境可能导致网络安全事件发生的可能性以及可能造成的影响来系统评价与表现.评估过程应该建立在一定的技术手段与评估模型的基础上.层次分析法(AHP)是将与决策总是有关的元素分解成多个层次,在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法.其可以在评估过程中很好地完成定性与定量地结合.本文探讨了一种基于层次分析法的网络安全风险状态评估模型及其实现方法.网络安全风险状态评估流程网络的安全风险状态由系统的脆弱性,外部威胁以及系统的资产价值三种因素构成.其中,系统自身的脆弱性是造成系统被攻破的根本原因(即内因),外部威胁是造成系统被攻破的必要原因(即外因),系统的资产价值的重要程度则是确定系统出现安全事故后可能造成的影响大小的必要指标.安全风险是脆弱性,威胁以及资产价值的函数,可以表示为:=f(v.f.z)其中R代表风险,V代表脆弱性,T代表外界威胁,Z代表资产价值.对网络安全状态的评估也就是用这三个变量来构造一个合适函数,使之可以正确地反映网络的真实安全状态. 风险评估的结构图如图l所示.网络安全风险状态评估算法基于风险评估流程,本文采用层次分析法来构造网络风险函数.1,层次分析法步骤(1)建立层次结构模型在对系统进行充分分析后,将系统中包含的因素根据系统结构划分为多个层次,用框图形式说明层次的递阶关系和因素的从属关系.(2)构造判断矩阵19i计簧虮安呈2..6_2...___.妇莉痢j.旦…………堕氇………………爨!衰与#期a甑墅与#b1,b(3)层次单排序及一致性检验计算在步骤2中设计的多个判断矩阵的特征值和特征向量,将最大特征值对应的特征向量归一化,即得到同一层次相应因素对于上一层次某因素相对重要性的排序权值.一致性检验的目的是为了保证判断矩阵能够正确反映同层a一"次各因素之间对应关系.当一致性指标6'/=0.10<0.10时,认为层次单排序结果符合一致性,否则将需要调整判断矩阵的元素取值.(4)层次总排序计算同一层次所有因素对于最高层(总目标)相对重要性的排序权值称为层次总排序.这一过程从最高层次到最低层次依次进行,最终得出最低层次相对于最高层次的权重排序. (5)层次总排序一致性检验根据层次单排序一致性检验中计算出来的各判断矩阵的主值,使用公式a-i从最高层次到最低层次依次计算各级值.值若均小于0.10,则表示层次总排序一致性检验通过,否则需要调整判断矩阵的元素取值.2网络安全风险评估的层次模型基于对系统脆弱性,外部威胁及资产价值的描述,结合层次分析法的原理与步骤,本文将网络风险评估结构模型设计为计一虮安宝(1)目标层表示网络安全状态评估的目标(2)设备层表现资产价值的特征该层将网络中的设备分为高级和一般两个等级,高级设备是指如服务器,数据备份主机等在网络中资产价值高的设一般设备是指网络中资产价值不很高的设备,如普通PC等.将数据资产以这种方式融合到系统内部的目的是为了使脆弱性指标,威胁指标能够与资产价值合理结合,从而得到的反映资产价值的脆弱性指标和威胁指标.(3)准则层反映了系统的脆弱性及其威胁分为两个方面,三个部分.一方面反映系统的脆弱性,基于漏洞报警评估完成,另一方面反映了外部威胁,分别基于IDS报警评估和HoneyPot报警评估完成.IDS报警评估根据所取数据的不同分出一个了层,分别为网络报警评估,日志报警评估和代理报警评估.(4)指标层为准则层评估提供具体数据的权重漏洞报警信息,IDS报警信息以及HoneyPot报警信息都可以划分为四个等级,代表不同的严重程度.一级报警代表轻微级,二级报警代表一般级,三级报警代表严重级,四级报警代表致命级. 指标层不同,各级报警表征的含义也不同.漏洞报警评估部分,报警的级别代表漏洞的危险等级,IDS报警以及HoneyPot 报警评估中,报警的级别代表系统遭受威胁的攻击强度.3,判断矩阵的构造,层次单排序及其一致性检验明确了网络安全风险评估模型的层次之后,根据层次分析法的步骤构造判断矩阵,并对其进行一致性检验.表2目标层与设备层单排序判断矩阵表2所示矩阵中,B1代表重要设备,B2代表一般设备.b:的值为5,代表重要设备对一般设备来说明显重要.该矩阵=2,CI=0,CR=0,符合层次单排序一致性检验.表5设备层与准则层单排序判断矩阵表3所示矩阵中,C1代表漏洞报警评估,C2代表IDS报警评估,C3代表HoneyPotIll警评估.c=2代表漏洞报警评估稍重要于IDS报警评估,C.=2代表漏洞报警评估稍重要于HoneyPot报警评估.这样设置的目的在于说明网络脆弱性和外部威胁具有同等重要性.该矩阵入…=3,CI=O,CR=O,符合层次单排序一致性20o62i2.～M.一一～,一一A叫耻～,一萤=舢～0～00l_;.;一∞～-L∞一一～～一～～;r;l_I～●～陀～一～～～一;■__l_一～～∞一∞一一～一检验.氧4JDs报警评估与其子层单排序判断矩阵rC2,C21C22C23C21111C22{1}11C231f11表4所示矩阵中,C21代表网络报警评估,C22代表日志报警评估,C23代表代理报警评估.由Cl2=1和cl3=1可知, 网络报警评估,日志报警评估和代理报警评估具有同等重要性.该矩阵入=3,CI=0,CR=0符合层次单排序一致性检验.表5准则层与指标层单排序判断矩阵表5所示矩阵中,D1代表一级报警,D2代表二级报警,D3代表三级报警,D4代表四级报警.d=1/3代表二级报警稍重要于一级报警,d=1/5代表三级报警明显重要于一级报警,d.=1/7代表四级报警强烈重要于一级报警.该矩阵入…--4,CI=0,CR=0,符合层次单排序一致性4,层次总排序及其一致性检验完成模型各层的层次单排序及一致性检验后,根据层次分析法步骤对模型进行层次总排序及一致性检验.层次的总排序是从高到低逐层进行,总排序矩阵如表6,表7所示.表6设备层与准则层总排序判断矩阵B1o.80000o.500000.25000o,25000B2c层总评估0.16667oo.41667roo.20833foo.2o83~0.500000.08a34j0.25000,0.041~70.250000.04167;C1,C2,C3代表高级设备下的漏洞报警统计,IDS报警统计和HoneyPot报警统计lC4,C5,C6代表一般设备下的漏洞报警统计,IDS报警统计和HoneyPot报警统计.CR=0,该矩阵符合一致性检验.表7准则层与其子层总排序判断矩阵cC2c5c晨璜总详估c0+008拍Oo4l6T曲103∞∞000~944C摊0~3333000哪44c00∞0O-O6鲥4c5100333∞0O1389C52003330O1c明00∞3∞001啪实用技术技术Network&COmputerSecurityC21,C22,C23代表高级设备IDS报警统计中的网络报警评估,日志报警评估和代理报警评估;C5l,C52,C53代表一般设备IDS报警统计中的网络报警评估,日志报警评估和代理报警评估.CR=0,该矩阵符合一致性检验.由于指标层指标共有40个,无法全部列出各项指标的层次总排序判断矩阵.表8只列出指标层的权重作为参考,最终权重如下:表8指标层对应目标层权重表D指标抿重;D'旨标根tD指标;杈重D1f0.02604D11.0.02170I)210.00521D2f0.07813;D120.03038D22;0.O15fi~D050.13021fD100.OO434rI)230.02604Ddi0.182器;D140.01302D24-0.∞646I)5{0.00434D150.0~170I)250.00087I)6;0.01302jD160.0∞a8,D260.00260D7:0.02170D10.01302;I)270.004~4I)80.03038D18r0.00∞6;I)280.00608D9.0.00434D1g一0.06510一I)290.00087I)100.01∞2I)200.09114I)300.00260D1～D4代表高级设备漏洞报警评估的四个报警等级;D5～D8代表高级设备IDS报警评估中网络报警评估的四个报警等级;D9～D12代表高级设备IDS报警评估中日志报警评估的四个报警等级;Dl3～Dl6代表高级设备IDS报警评估中代理报警评估的四个报警等级;D17～D20代表高级设备HoneyPot报警评估中的四个报警等级;D21～D24代表一般设备漏洞报警评估的四个报警等级;D25～D28代表一般设备IDS报警评估中网络报警评估的四个报警等级;D29～D32代表一般设备IDS报警评估中日志报警评估的四个报警等级,D33～D36代表一般设备IDS报警评估中代理报警评估的四个报警等级;D37～D40代表一般设备HoneyPot报警评估中的四个报警等级.计算得到CR=0,最终层次总排序符合一致性检验.根据层次分析法的步骤可知,所有层次判断矩阵均符合一致性检验,得到的指标权重,能够反映出指标层对目标层的相对重要性.5.结果风险评估最终要以百分制评估分数和相应风险级别的方式直观地表现出来.评估分数的计算方法如下:用层次分析法中得到的各指标权重分别与对应地单位设备各级漏洞数目,单位时间IDS报警强度以及单位时间HoneyPot报警强度相乘,得(下转24页)2'i计舅肌安呈2..6_2一一一～l§OOO.OO—OOOO—O撕～Ⅲ一呲一啪～州啪～哳～阱啪一啪∞3.一∞∞～∞一阱C∞～叫～～一一n∞"嘎一～一术实用技术Network&ComputerSecurityPG表示权限组集合,PG={Pg.,Pg,….,pg…pg},其中n表示权限组数,1《i《n,Pg;表示权限组,Pg;={p_l' P,…,pik,…,Pi},m表示权限数,1《k《mlFG表示属性组集合,FG={fg.,fg,….,fgl1.…fg},其中n表示属性组数,1《i《n,fg表示属性组,fgi=ff1.,fl,'…,f…,f},m表示属性数,1《k《m定义用户指派UA((U×R)U(UG×R),权限指派PA((P×R)U(PG×R);属性指派FA((F×R)U(FG×R).新模型的基本框架如图4所示.图4引入属性和分组概念的AEBAC扩展模型在实际应用系统中,用户通常具有姓名,出生年月,性别,身份证号等属性,可以将这些属性归为一个属性~1.fg.={姓名, 出生年月,性别,身份证号),姓名=x(x∈{a,b….,Z},l《k《2O),出生年月BETWEETN1900-1-1ANDN0W,性别∈f男,女),身份证号=X(x∈{0,l….,9})等.增加元组(fg.,r)∈FA,r就拥有这样的属性:姓名为不多于20个字符的字符串,出生年月在1900-1-1和当前时间之间,性别为男或女,身份证号为l8个数字等等.ARBAC扩展模型具有如下特点:(1)属性的引入可以表达用户指派时对用户属性的限制.(2)实体分为用户组,权限组,属性组等,简化了对RBAC系统中大量实体的管理,减轻了安全管理员进行用户指派,权限指派和属性指派时的工作量.(3)扩展模型便于实现.扩展模型中的实体与面向对象的编程方法OOP中的概念存在对应关系,软件开发人员很容易理解和实现.例如,扩展模型中的角色对应OOP中的类,权a~lrel鲫脚瓣655j17砌翱滔幼l肭.册捃翮潮自f吐删墨姆|^狳兰毒'.瀛蔫?数惫雌甍壑需.慕幢氆豫l就It|蛾巍涎哗肆壤'龟∞黾.-..|一ll0臻【5】王建平,饶若楠'于角色的访问控恻楱型【J】j舟算机工Jr]一j甄匈瓷舞褓聱袁丑彳讯屯哦s举锄崤{夔槲_暾冉辞拍,1_.|_l0 (上接2l页)到网络安全状态评估的最后分数,将所得的评估分数换算成百分制,并对该分数设定风险级别,最终完成了网络安全风险状态评估工作.该风险状态评估模型在实际网络中得到了应用.网络中有高级设备3台,一般设备l5台.先计算出单位主机漏洞数目和网络攻击强度,与层次分析法中相应的指标权重相乘,得到评估分数,最后转化为百分制,并得到相应风险等级.这次评估获得了较好的风险评估效果.基于层次分析法建立的层次模型可以充分地表现网络风险评估是对网络安全风险状态系统化的分析过程.该模型体现出了风险评估的三个因素,并根据网络实际的情况将这三个因素有机结合到r一起,通过调整层次中各因素的参数,就可以得到合理的评估结果.计簟棚安至本文只在设备层设置了两个等级的设备(即高级设备和一般设备),这是为了能以简化清晰的方式米体现模型结构.在具体网络的评估实施中,可以根据实际网络的要求,在设备层设置多个等级的设备,来充分表现其资产价值等级的不同.囝参薷囊|裱|,是观椿救l蚺姹安奎氏谇愫个耋丧越蚋.请舆孰丧乏j|.棼_I趑漱穰j眩_jI缸'釉奄精誊'取ik'龠一.一戢《瓠奄媳峨策穷诌一一她京蚺肆毂髓社,I.j.晦鸯箕.掷鼓堆谎囊淋丸殴绺乐槐蛰奄惫贽协～."|呐磺魁西安芰通太津蹲挺抽^"Illll200f24。

我国商业银行绿色信贷风险评估研究———基于模糊层次分析法和BP神经网络算法

基金项目：本文属大学生创业训练项目《基于模糊层次分析法和BP 神经网络算法方法的我国商业银行绿色信贷风险评估研究》（201810378229）研究成果。

作者简介：张迪（1998-），男，汉族，湖北广水人，在读本科，研究方向：国际金融。

DOI：10.16675/14-1065/f.2019.05.092我国商业银行绿色信贷风险评估研究□张迪摘要：在十九大报告中，党中央已经将“发展绿色金融”定位为发展绿色经济的主要手段。

目前，绿色金融的推广以银行业和证券业为主，而对于银行来说，信贷业务中的绿色信贷占据主体地位。

因此，做好商业银行绿色信贷的风险评估工作对打造低碳绿色经济发展的新模式具有重要意义，同时也有助于商业银行资产质量的改善。

基于此，论述了利用模糊层次分析法和BP 神经网络等方法，建立一套高效准确的绿色信贷风险评估方案的必要性。

关键词：绿色信贷；风险评估；模糊层次分析；BP 神经网络文章编号：1004-7026（2019）05-0147-02中国图书分类号：F832.4；TP183文献标志码：A（安徽财经大学金融学院安徽蚌埠233030）———基于模糊层次分析法和BP 神经网络算法/信合金融/党的十八大以来，我国宏观经济就处于转变经济发展方式、调整经济结构、经济从高速发展向高质量发展转变的阶段。

国家提出了通过支持绿色金融发展来促进经济转型升级的一系列政策举措。

在我国整个绿色金融体系中，商业银行的绿色信贷是重要组成部分。

发放绿色信贷，使一些高污染、高排放企业的贷款门槛提高，贷款审批着重考虑环境评级、污染治理和企业对生态的保护，突破了以往只考虑收益率的常态思维，通过经济杠杆引导绿色发展。

同时也把社会和环境风险纳入信贷风险管理框架，增强了银行控制风险的能力，有利于提升银行业绩。

1模型的建立1.1风险指标选取造成企业信用贷款违约风险主要有两个方面，一是宏观经济和行业现状，二是企业自身的营业发展情况。

因此，首先从这两个角度来选取风险指标。

基于层次分析法的商业银行绩效评价研究

基于层次分析法的商业银行绩效评价研究唐文忠【摘要】随着经济全球化的不断发展，我国商业银行的竞争愈发激烈，建立一套科学合理的绩效评价体系对于提高商业银行核心竞争力有着至关重要的意义。

围绕流动性、安全性、盈利能力及持续发展能力4个方面，建立了我国商业银行绩效评价指标体系，并采用层次分析法对不同评价指标赋予科学合理的权重，为我国商业银行绩效评价提供借鉴。

%With the development of economic globalization,the competition of China’s commercial banks becomes fiercer and fiercer,so it is essential for improving the competitiveness of commercial banks to establish a scientific and reasonable performance evaluation system.Focusing on liquidity, security,profitability and sustainable development capacity, this paper establishes performance evaluation index system for commercial bank,and gives reasonable and scientific weight to different performance evaluation index,so as to provide reference for performance evaluation of China ’s commercia l banks.【期刊名称】《重庆理工大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2016(030)011【总页数】5页(P167-170,184)【关键词】层次分析法;商业银行;绩效评价【作者】唐文忠【作者单位】天津大学管理与经济学部，天津300072【正文语种】中文【中图分类】O21;F592改革开放以来，尤其是伴随经济全球化的深入发展，我国商业银行面临的竞争愈发激烈，提高商业银行核心竞争力已然成为银行管理者密切关注的问题。

从层次分析角度对商业银行风险评价探究

从层次分析角度对商业银行风险评价探究【摘要】商业银行在日常经营中面临着各种不同类型的风险，如信用风险、市场风险、操作风险和流动性风险。

本文从层次分析的角度对商业银行的风险评价进行了探究。

通过对不同风险类型的分析，可以帮助银行更好地进行风险管理和控制，保障其稳健经营和持续发展。

从信用风险、市场风险、操作风险和流动性风险的角度进行评价，有助于揭示商业银行在各方面的薄弱环节和潜在风险，为其制定有效的风险应对措施提供参考。

研究成果总结显示，层次分析方法可以有效地帮助商业银行评估和应对风险，为其经营决策提供科学依据。

未来研究应该进一步探讨如何完善层次分析方法，提高风险评价的准确性和实用性。

【关键词】商业银行、风险评价、层次分析、信用风险、市场风险、操作风险、流动性风险、研究成果、研究展望、结论、研究背景、研究目的、研究意义1. 引言1.1 研究背景商业银行作为金融体系中的重要组成部分，其稳健运营和风险控制对整个金融系统的稳定至关重要。

随着金融市场的不断变化和金融创新的不断发展，商业银行所面对的风险也日益复杂和多样化，传统的风险评价方法已经无法完全适应现代金融环境的需要。

本研究将从商业银行风险类型分析入手，结合层次分析方法，探讨商业银行的信用风险、市场风险、操作风险和流动性风险等不同类型风险的评价方法，并对其进行综合分析。

通过对不同风险因素的权重进行量化和比较，为商业银行风险管理提供科学的决策支持。

希望通过本研究的开展，能够为加强商业银行风险管理提供新的思路和方法。

1.2 研究目的本研究的目的是通过从层次分析角度对商业银行的各类风险进行评价探究，进一步揭示商业银行风险管理的重要性和必要性。

通过分析商业银行的风险类型，可以深入了解不同种类风险对银行经营的影响程度，为银行管理者提供更为具体的风险管理策略和方法。

通过层次分析方法对商业银行的信用风险、市场风险、操作风险和流动性风险进行评价，可以帮助银行识别和量化各类风险，为银行管理者提供更为科学、准确的风险评估工具，从而有效降低风险带来的损失。

基于网络层次分析法（ANP）的高校创新人才综合评价研究

Comprehensive Evaluation of Innovative Talents Based on ANP in University
作者：窦新华;潘慧玲
作者机构：江南大学商学院,江苏无锡214122
出版物刊名：科学．经济．社会
页码： 71-76页
年卷期： 2012年第3期
主题词：高校;创新人才;ANP;评价指标体系
摘要：通过分析国内外对创新人才综合评价的研究现状,在借鉴现有的研究成果的基础上,从知识结构、创新技能、体能素质、创新思维与精神、个人品质5个层面构建高校创新人才综合评价指标体系。

运用网络层次分析法,借助Super Decisions软件解决指标的相对重要性权重问题,试图运用该方法对高校创新人才综合评价作出较科学、合理和准确的评估。

基于ANP模型的中国银行业系统性风险外溢性研究

基于ANP模型的中国银行业系统性风险外溢性研究【摘要】本文旨在基于ANP模型对中国银行业系统性风险外溢性展开研究。

在首先介绍了研究背景，指出中国银行业在全球金融体系中的地位重要性；其次阐述了研究意义，探讨了系统性风险外溢对整个金融市场的影响；最后明确了研究目的，即通过模型构建和实证分析探究中国银行业系统性风险外溢性。

在分别介绍了ANP模型的基本原理以及中国银行业系统性风险和外溢性影响因素的分析。

然后详细探讨了模型构建的方法和实证分析的结果。

在总结了研究的主要发现，提出了相关政策建议，并展望了未来研究的方向。

通过本文的研究，可以更好地了解中国银行业系统性风险外溢性的特点，为金融监管部门提供科学依据和决策建议。

【关键词】ANP模型，中国银行业，系统性风险，外溢性，影响因素，模型构建，实证分析，研究总结，政策建议，展望1. 引言1.1 研究背景中国银行业作为国民经济的重要支柱，其稳定发展对于整个金融系统和经济运行具有重要意义。

随着经济全球化的加深和金融市场的不断发展，银行业系统性风险也日益凸显。

在金融危机频发的背景下，银行业系统性风险外溢性问题引起了广泛关注。

中国银行业体系庞大复杂，由于涉及的主体众多、风险传导机制复杂，系统性风险外溢性具有一定的独特性和复杂性。

在面对国内外各种挑战和风险时，如何有效应对银行业系统性风险外溢性，成为当前亟待解决的重要问题。

研究中国银行业系统性风险的外溢性特征以及影响因素，对于深入了解银行业风险传导机制、加强风险监测预警、稳定金融市场具有重要意义。

本文旨在运用ANP模型，探讨中国银行业系统性风险的外溢特征，分析其影响因素，构建相应模型，并进行实证分析，旨在为银行业风险管理和监控提供理论依据和政策建议。

通过本文的研究，不仅可以提高银行业风险管理水平，还可以促进金融体系的稳定发展。

1.2 研究意义中国银行业作为经济的重要组成部分，其稳定与健康发展对整个经济的稳定和可持续性具有至关重要的影响。

基于网络分析法(ANP)的水电工程风险分析方法研究的开题报告

基于网络分析法（ANP）的水电工程风险分析方法研究的开题报告1. 研究背景和意义水电工程是我国重要的能源基地之一，也是国家基础设施建设的重点领域。

然而，水电工程建设过程中存在着很多风险和不确定性因素，这些因素往往会导致水电工程的成本超支、工期延误、质量问题等一系列问题，对于水电工程项目的顺利实施和运营管理带来很大的隐患。

因此，如何对于水电工程项目的风险进行科学有效的评估和控制是非常必要的。

网络分析法（ANP）是一种能够有效处理复杂关系和多目标问题的方法，因此在水电工程风险评估中有十分广泛的应用。

本研究旨在通过构建水电工程风险评估的ANP模型，实现对水电工程项目中关键因素的评估和控制，提高水电工程风险评估的科学性和准确性，为水电工程的安全可靠运行提供科学依据。

2. 研究内容和方法本研究将采用文献资料法、实地调研和案例分析的方法，对于水电工程中存在的风险因素进行全面深入的研究。

在此基础上，通过构建水电工程风险评估的ANP模型，实现对水电工程项目中关键因素的评估和控制，具体步骤包括：（1）建立水电工程风险因素的指标体系，将风险因素分成资源、技术、管理、环境等不同方面，并确定每个因素的权重。

（2）构建ANP模型，建立因素之间的关系网络，并基于专家经验和实际数据对于因素之间的关系进行定量分析。

（3）利用SuperDecisions软件对ANP模型进行数值计算，得出各因素的综合得分，实现对水电工程风险的评估和控制。

3. 研究预期结果通过本研究，可望实现对水电工程风险评估的精确化和科学化，提高对风险因素的识别和理解能力，为水电工程的稳定可靠运行提供科学依据。

同时，本研究所提出的ANP模型在其他领域的风险评估中也具有广泛的应用前景，具有一定的理论和实践意义。