精华内容
下载资源
问答
  • 担保业务风险评估与风险分类管理制度.doc
  • 项目风险分类

    2012-09-23 20:24:15
    项目风险分类 项目风险 风险因素 管理类风险 项目管理体系不健全 管理人员职能分工不明确 管理人员流程不熟悉 质量意识差 管理人员协调能力差 技术人员没有相应资格,技术水平低 不了解情况随便指挥管理能力差 ...
  • 工程风险分类原则.ppt

    2021-10-22 11:56:16
    工程风险分类原则.ppt
  • 企业风险分类示例.doc

    2021-10-10 16:43:40
    企业风险分类示例.doc
  • 风险分类体系表.doc

    2021-09-20 18:13:29
    风险分类体系表.doc
  • 企业面对的风险种类(3).doc
  • 企业面对的风险种类(2).doc
  • 企业面对的风险种类(1).doc
  • 信贷资产风险分类管理办法.doc
  • 根据电子商务环境下企业风险的特点, 在建立企业风险模糊描述机制的基础上, 基于模糊ISODA TA 聚类 法, 对企业风险管理的关键问题——企业风险分类进行研究. 实例表明该方法是有效的.</p>
  • 信贷资产风险分类的划分标准.doc
  • 风险来源与风险分类的区别与联系

    千次阅读 2015-02-23 09:54:35
    and categories,在该实践中明确区分了风险来源与风险分类。确定风险的来源和分类是为了全面、系统地识别潜在风险,合并类似风险的规避措施。 风险来源用于在项目或组织内确定风险产生的原因。对项目来讲有许多...

    CMMI 1.2RSKM 过程域的SP1.1为:Determine risk sources and categories,在该实践中明确区分了风险来源与风险分类。确定风险的来源和分类是为了全面、系统地识别潜在风险,合并类似风险的规避措施。

    风险来源用于在项目或组织内确定风险产生的原因。对项目来讲有许多风险来源,包括内部和外部的。风险来源标识了风险可能发生的常见领域。常见的内部和外部风险来源有:

    •       不确定的需求           

    •       无法达到的工作量估算

    •       不可行的设计           

    •       不成熟的技术

    •       不切实际的进度估算与安排   

    •       人手或技能不够

    •       成本与资金问题         

    •       不可靠的或不充分的分包商能力

    •       不可靠的或不充分的供应商能力 

    •       与实际的或潜在的客户或他们的代理沟通不充分

    对风险来源没有进行充分的策划就会导致风险的发生。早期识别内部和外部风险来源能够早期识别风险,这样可以在项目的早期实施风险缓解计划,来排除风险的发生或降低风险发生的影响。

    风险类别为风险的收集和组织分门别类,是对风险的共同属性的归集。标识风险类别有助于在风险缓解计划中整合将来的缓解活动。在确定风险类别时可以有多个角度:

    •       按项目生命周期模型的阶段分类,如需求、设计、制造、测试和评价、交付、部署

    •       按过程类型分类,如需求开发过程、配置管理过程等

    •       按产品类型分类,如软件、硬件等

    •       项目管理风险(Program management risks),例如,合同风险、预算和成本风险、进度风险、资源风险、性能风险、可支持性风险

    当然也可以基于风险的来源进行风险的分类。比如我们对于上边举例的风险的来源进行风险分类为:

    大类
    小类
    风险来源
    内部风险
    需求类风险
    不确定的需求           
    技术类风险
    不可行的设计
    不成熟的技术
    资源类风险
    人手或技能不够
    成本与资金问题
    管理类风险
    无法达到的工作量估算
    不切实际的进度估算与安排
    与实际的或潜在的客户或他们的代理沟通不充分
    外部风险
    分包风险
    不可靠的或不充分的分包商能力
    不可靠的或不充分的供应商能力
    客户风险
    客户不配合项目的实施

    组织可以建立风险分类树为识别风险提供框架。

    一个风险可能属于多个风险类别。如:由于人员比较年轻,缺乏业务经验,可能会导致遗漏潜在需求,交付时验收不通过。对于该风险,其风险来源是开发人员缺乏业务经验,如果按照风险的来源这个角度来分类,可以归结为人员风险类,如果按照开发过程分类,可以归结为需求风险类。在考虑风险的规避措施时,可以基于风险的来源考虑,也可以基于风险的分类来考虑之,从不同的角度考虑时,获得的风险规避措施可能相同,也可能不相同。对于上面的风险,如果基于风险来源考虑规避措施则可以识别的措施为:

    选择有业务经验的需求分析人员进行需求获取;

    对需求分析人员进行业务知识培训;

    如果基于风险的分类来考虑规避措施则可以识别的措施为:

    借鉴历史的需求;

    执行需求的正式评审;

    需求要获得客户的正式确认;

    展开全文
  • 数据包含3739家上市公司的财务历史数据(公开的),及整理后的数据(自己弄的),可以用于上市公司风险评级,但是风险等级需要自己设定,目前我整理的数据的风险等级是我自己按照某个指标设定的可能不太精确,可以...
  • 农村合作金融机构非信贷资产风险分类标准.doc
  • 国际贸易的特点风险分类与法律约束问题.pptx
  • 基于数据挖掘的海关风险分类预测模型研究.pdf
  • 人教部编第84讲_企业面对的风险种类(3).doc
  • 人教部编第83讲_企业面对的风险种类(2).doc
  • 人教部编第82讲_企业面对的风险种类(1).doc
  • 目前,风险管理被认为是IT软件项目中减少失败的一种重要手段。当不能很确定地预测将来事情的时候,可以采用结构化风险管理来发现计划中的缺陷,并且采取行动来减少潜在问题发生的可能性和影响。风险管理意味着危机还...
  • 银行行业周报:金融资产风险分类新规出台,1季报中小行改善亮眼.pdf
  • 银行行业点评:风险分类新规:新增压力有限,做实资产质量,利于估值中枢提升.pdf
  • 能力度成熟模型,成熟度五级,能力度六级,内有风险分类表,需求跟踪矩阵,项目计划实例
  • 商业银行金融资产风险分类暂行办法(征求意见稿)点评:不良认定更加审慎,“以丰补歉“强化逆周期调节.pdf
  • 用jupyter notebook编写,文档类型是ipynb,只能用jupyter note 打开,主要内容是机器学习算法中的决策树算法,数据来源于p2p网贷数据,通过此模型算法可以很好的对客户的是否会违约进行预测分类
  • 软件项目管理——风险分类与计算

    千次阅读 2014-03-30 20:14:58
    风险分类: 从宏观上来看,可将风险分为项目风险、技术风险和商业风险; a,项目风险:潜在的预算、进度、个人(包括人员和组织)、资源、用户和需求方面的问题,以及他们对软件项目的影响。项目复杂性、规模和...

    风险曝光度(riskexposure)的计算公式如下:

    风险曝光度=错误出现率(风险出现率)*错误造成损失(风险损失);

    风险的分类:

    从宏观上来看,可将风险分为项目风险、技术风险和商业风险;
    a,项目风险:潜在的预算、进度、个人(包括人员和组织)、资源、用户和需求方面的问题,以及他们对软件项目的影响。项目复杂性、规模和结构的不确定性也构成项目的(估算)风险因素。
    b技术风险:潜在的设计、实现、接口、检验和维护方面的问题。此外,规格说明的多义性、技术上的不确定性、技术陈旧、最新技术(不成熟)也是风险因素。
    c商业风险:威胁到待开发软件的生存能力。
    5种主要的商业风险是:
    开发了一个没有人真正需要的优秀产品或系统(市场风险);
    开发的产品不符合公司的整体商业策略(策略风险);
    建造了一个销售布恩不知道如何去卖的产品;
    由于重点的转移或人员的变动而失去了高级管理层的支持(管理风险);
    没有得到预算或人力上的保证(预算风险)。

    注:有时对某些风险不能见到地归类,而且某些风险事先是无法预测的。
    展开全文
  • 专题资料
  • 在银行这个极其庞杂的交易体系中,每天都能收集到大量的用户...本文利用机器学习算法中最简单的kNN算法,也称k-近邻算法,在Hadoop中实现用户的风险等级的分类,以便向用户推荐符合其风险承受能力的产品和实现风险

    在银行这个极其庞杂的交易体系中,每天都能收集到大量的用户信息和用户数据。而伴随着我国利率市场化的不断深化,净利差的迅速收窄,各大银行都希望利用手头的大量用户信息和实时产生的用户数据,对用户进行深度分析挖掘以便进行风险管控和个性化营销,降低银行的运营成本,提升获利空间。本文利用机器学习算法中最简单的kNN算法,也称k-近邻算法,在Hadoop中实现用户的风险等级的分类,以便向用户推荐符合其风险承受能力范围内的产品,也便于对用户进行风险管控。

    k-邻近算法的工作原理是:存在一个样本数据集合,也称作训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征值与样本集中数据对应的特征值进行比较,然后算法提取样本集中特征最相似的数据(最邻近)的分类标签。一般来说,只选择样本数据集中前k个最相似的数据。最后选择k个最相似数据中出现次数最多的分类,作为新数据的分类。在本文要进行的用户风险等级分类中,为简明起见,我们把用户分成三类,风险承受能力低、风险承受能力低中、风险承受能力高。即每个用户都会对应着一个标签,低、中或者高。而对于每个用户,我们将从三个维度进行考察,分别是股票、基金、贵金属投资金额、理财产品投资金额、存款和货币市场投资金额(当然在实际用户风险承受能力的判断中,考虑的因素要比这个多很多,为了简单起见,只考虑用户的三个维度)。下图展示了某几个训练集中的用户数据。

    用户股票、基金及贵金属投资理财产品投资存款及货币市场投资风险分类
    130000100000high
    202000020000middle
    30040000low



    我们把一组已知的打好标签的用户数据放到Hadoop的HDFS上,作为训练的样本集,同时把另外一组打好标签的用户数据也放到HDFS上,作为测试数据。在kNN算法中,每一组数据都被看成一个节点,如在我们的客户承受风险分类的案例中,A用户可以表示成(xA0, xA1, xA2),xA0表示股票、基金、贵金属的投资金额,xA1表示理财产品的投资金额,xA2表示存款以及货币市场投资的金额。用户A的节点A(xA0, xA1, xA2)与用户B的节点(xB0, xB1, xB2)之间的距离采用欧式距离公式来计算。

    distance=(xA0xB0)2+(xA1xB1)2+(xA2xB2)2

    其中通过Map函数去计算测试数据的节点到训练样本节点之间的距离,用Reduce函数去判断某个用户的风险承受能力是属于high、low和middle的哪一种类型,并计算kNN算法的正确率。
    Map函数中的对测试组的数据集中的每个点依次执行以下操作:
    1) 计算已知训练样本集中的点与当前点之间的距离;
    2) 按照距离递增次序排序;
    3) 把排序的结果作为Map的输出结果放入context中作为Reduce函数的输入。


    Reduce函数中对输入的数据执行以下操作:
    1) 选取与当前节点距离最小的k个点
    2) 确定前k个点所在类别的出现频率;
    3) 返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类;
    4) 计算kNN算法的错误率。

    运行MapReduce后结果如下:

    the kNN classifier came back with : high, the real answer is : high 
    the kNN classifier came back with : low, the real answer is : low
    the kNN classifier came back with : low, the real answer is : middle
    the kNN classifier came back with : middle, the real answer is : middle
    .
    .
    the kNN classifier came back with : middle, the real answer is : middle
    the error rate is 6.4%

    我们的测试结果是基于一个500条数据的训练样本以及一个500条数据的测试样本,在我们的测试运算中k的取值为3。利用kNN实现的分类器实现的用户风险等级分群模型的错误率为6.4%,分类器的结果还算令人满意,还可以继续通过调节k的大小来对分类器进行调优。

    展开全文
  • 财务风险种类.doc

    2021-09-09 16:23:45
    财务风险种类.doc

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 125,182
精华内容 50,072
关键字:

风险的分类