房地产投资风险评估的FCIM模型
信息系统安全风险的概念模型和评估模型
信息系统安全风险的概念模型和评估模型 叶志勇 摘要：本文阐述了信息系统安全风险的概念模型和评估模型，旨在为风险评估工作提供理论指导，使风险评估的过程和结果具有逻辑性和系统性，从而提高风险评估的质量和效果。风险的概念模型指出，风险由起源、方式、途径、受体和后果五个方面构成，分别是威胁源、威胁行为、脆弱性、资产和影响。风险的评估模型要求，首先评估构成风险的五个方面，即威胁源的动机、威胁行为的能力、脆弱性的被利用性、资产的价值和影响的程度，然后综合这五方面的评估结果，最后得出风险的级别。 关键词：安全风险、安全事件、风险评估、威胁、脆弱性、资产、信息、信息系统。 一个机构要利用其拥有的资产来完成其使命。因此，资产的安全是关系到该机构能否完成其使命的大事。在信息时代，信息成为第一战略资源，更是起着至关重要的作用。信息资产包括信息自身和信息系统。本文提到的资产可以泛指各种形态的资产，但主要针对信息资产及其相关资产。 资产与风险是天生的一对矛盾，资产价值越高，面临的风险就越大。风险管理就是要缓解这一对矛盾，将风险降低的可接受的程度，达到保护资产的目的，最终保障机构能够顺利完成其使命。风险管理包括三个过程：风险评估、风险减缓和评价与评估。风险评估是风险管理的第一步。本文对风险的概念模型和评估模型进行了研究，旨在为风险评估工作提供理论指导，使风险评估的过程和结果具有逻辑性和系统性，从而提高风险评估的质量和效果。 一、风险的概念模型 安全风险（以下简称风险）是一种潜在的、负面的东西，处于未发生的状态。与之相对应，安全事件（以下简称事件）是一种显在的、负面的东西，处于已发生的状态。风险是事件产生的前提，事件是在一定条件下由风险演变而来的。图1给出了风险与事件之间的关系。 图1 风险与事件之间的关系 风险的构成包括五个方面：起源、方式、途径、受体和后果。它们的相互关系可表述为：风险的一个或多个起源，采用一种或多种方式，通过一种或多种途径，侵害一个或多个受体，造成不良后果。它们各自的内涵解释如下： ? 风险的起源是威胁的发起方，叫做威胁源。 ? 风险的方式是威胁源实施威胁所采取的手段，叫做威胁行为。 ? 风险的途径是威胁源实施威胁所利用的薄弱环节，叫做脆弱性或漏洞。 ? 风险的受体是威胁的承受方，即资产。 ? 风险的后果是威胁源实施威胁所造成的损失，叫做影响。 图2描绘了风险的概念模型，可表述为：威胁源利用脆弱性，对资产实施威胁行为，造成影响。其中的虚线表示威胁行为和影响是潜在的，虽处于未发生状态，但具有发生的可能性。 潜在 （未发生状态） 显在 （已发生状态）
企业信用风险评估模型分析
企业信用风险评估模型 企业信用风险评估是构建社会信用体系的重要构成要素，也是企业信用风险管理的 核心环节。企业信用风险评估涉及四个基本的概念，即信用、信用风险、信用风险管理以及信用风险评估。本节重点为厘清基本概念，并介绍相关企业信用风险评估操作。 I —、企业信用风险评估概念 企业信用风险评估是对企业信用情况进行综合评定的过程，是利用各种评估方法，分析受评企业信用关系中的履约趋势、偿债能力、信用状况、可信程度并进行公正审查和评估的活动。 信用风险评估具体内容包括在收集企业历史样本数据的基础之上，运用数理统计方法与各种数学建模方法构建统计模型与数学模型，从而对信用主体的信用风险大小进行量化测度。 I 二、企业信用风险评估模型构建 (一）信用分析瘼型概述 — 在信用风险评估过程中所使用的工具——信用分析模型可以分为两类，预测性模型和管理性模型。预测性模型用于预测客户前景，衡量客户破产的可能性；管理性模型不具有预测性，它偏重于均衡地揭示和理解客户信息，从而衡量客户实力。 计分模型 Altman的Z计分模型是建立在单变量度量指标的比率水平和绝对水平基础上的多变量模型。这个模型能够较好地区分破产企业和非破产企业。在评级的对象濒临破产时，Z 计分模型就会呈现出这些企业与基础良好企业的不同财务比率和财务趋势。 2.巴萨利模型
巴萨利模型（Bathory模型）是以其发明者Alexander Bathory的名字命名的客户资信分析模型。此模型适用于所有的行业，不需要复杂的计算。其主要的比率为税前利润/营运资本、股东权益/流动负债、有形资产净值/负债总额、营运资本/总资产。 Z计分模型和巴萨利模型均属于预测性模型。 3.营运资产分析模型 营运资产分析模型同巴萨利模型一样具有多种功能，其所需要的资料可以从一般的财务报表中直接取得。营运资产分析模型的分析过程分为两个基本的阶段：第一阶段是计算营运资产（working worth);第二阶段是资产负债表比率的计算。从评估值的计算公式中可以看出，营运资产分析模型流动比率越高越好，而资本结构比率越低越好。 《 营运资产分析模型是管理性模型，与预测性模型不同，它着重于流动性与资本结构比率的分析。由于净资产值中包含留存收益，因而营运资产分析可以反映企业的业绩。 □第三章企业征信业务 又因为该模型不需要精确的业绩资料，可以有效地适用于调整后的账目。通过营运资产和资产负债表比率的计算，确定了衡量企业规模大小的标准，并对资产负债表的评估方法进行了考察，可以确定适当的信用限额。 4.特征分析模型 特征分析模型采用特征分析技术对客户所有财务和非财务因素进行归纳分析；从客户的种种特征中选择出对信用分析意义最大、直接与客户信用状况相联系的若干特征，把它们编为几组，分别对这些因素评分并综合分析，最后得到一个较为全面的分析结果。 (二）企业信用风险评估模型构建① 1.预测性风险模型构建——Z计分模型
创建AHP审计风险评估模型
创建AHP审计风险评估模型 一、风险要素选择 本文对风险要素的选择主要考虑从客户需求和业务风险两个方面进行。 (一)客户需求角度 客户需求主要包括公司的战略管理与发展需求,管理层的重点关注需求以及被审计对象的经营管理需求等。公司的内审工作必须与的发展方向和目标保持一致,因此将公司战略发展的重点引入到内审工作中是十分重要和必要的。另外,内部审计是为服务的,公司的高层管理者出于对公司业绩和经营某方面关注,也会要求内审人员实施某些特定项目的审计。被审计对象的需求则更不用说。对第一类需求,可以从公司的年度战略规划中识别,如中长期发展目标、战略规划等,第二类需求信息可以根据问卷调查的方式取得,第三类需求较灵活,一般是在经营过程中临时产生。 (二)业务风险角度 业务风险的影响因素包括内控制度的有效性、运营管理水平、业务本身的性质和影响金额,以及年度工作的重难点领域等。对业务风险的评价,很多学者都已有所研究。谢维佳(20XX)在对银行进行风险评价时,认为应当从风险发生的可能性、风险发生后可能造成的损失程度以及损失频率等方面计算和衡量风险的大小,这也是大多数学者所认可和采用的方法。而刘颖斐在对的整体风险进行评价时,则考虑了风险评值、权重等因素。南方航空集团公司审计部课题组(20XX)、乔林(20XX)在研究风险导向审计时进一步引入了内控因素,如内控有效性、内控变化情况、上次审计时间等。任进军(20XX)提出从性质和来源角度评价风险,引发了我们对业务性质的关注。在审计计划制定方面,甄士龙(20XX)总结借鉴了前人的方法,还进一步将年度工作的重、难、热点以及管理层关注的项目等也作为内部审计工作的重点之一。从业务经验来看,在具体审计工作中,审计人员对业务风险的评估和判断,很大程度上还依赖于对某些重要运营指标的测试和评价,这也是业务风险评价中非常重要的考察因素之一。 (三)综合结果 通过归纳、整理各种不同观点,同时考虑业务经验以及客户需求,本文最终形成了以内部控制、运营管理、业务重点和风险评估为主的风险评价要素体系。其中内部控制包括内控制度完整性、最近一次内控测试结果、内控稳定性以及抽
安全风险评估模型
4.2安全风险评估模型 4.2.1建立安全风险评价模型和评价等级 ⑴建立原则 参考安全系统工程学中的“5M”模型和“SHELL”模型。由于影响危化行业安全风险的因素是一个涉及多方面的因素集，且诸多指标之间各有隶属关系，从而形成了一个有机的、多层次的系统。因此，一般称评价指标为指标体系，建立一套科学、有效、准确的指标体系是安全风险评价的关键性一环。指标体系的建立应遵循以下基本原则[]：①目标性原则；②适当性原则；③可操作性原则；④独立性原则。由此辨识出危化安全风险评价的基本要素，并分析、确定其相互隶属关系，从而建立合理的安全风险评价指标体系[]。 ⑵安全风险指标体系 以厂房安全风险综合评价体系为例，如下图所示。
厂房安全风险综合评价体系A 危害因素A 1 被动措施A 2 主动措施A 3 安全管理A 4 事故处理能力A 5 物质危险性A 11 物质数量A 12 生产过程A 13 存放方式A 14 厂房层数A 15 使用年限A 16 耐火等级A 21 防火间距A 22 安全疏散A 23 防爆设计A 24 自动报警及安全联动控制系统A 31 通风与防排烟系统A 32 室内安全防护系统A 33 其他安全措施A 34 安全责任制A 41 应急预案A 42 安全培训A 43 安全检查A 44 安全措施维护A 45 安全通道A 51 安全人员战斗力A 52 图4.1 厂房安全风险评价指标体系 ⑶建立指标评价尺度和系统评价等级 经过研究和分析，并依据相关法规、标准，给出如下指标评价尺度和系统评价等级，如表4-1和表4-2所示。 各指标的定性评价 好 较好 中等 较差 差 各指标的对应等级 E 1 E 2 E 3 E 4 E 5 各指标对应的分数 5 4 3 2 1 系统安全分区间 [4.5,5] [3.5,4.5] (2.5,3.5) (1.5,2.5) [1,1.5] 各指标对应的分数 5 4 3 2 1 设最低层评价指标C i 的得分为P Ci ，其累积权重为W Ci ，则系统安全分S.V.为： ∑=?=1 ..i C C i i W P V S （4-1） 4.2.2利用AHP 确定指标权重 在调查分析研究的基础上，采用对不同因素两两比较的方法，即表3-1的1～9标度法，构造不同层次的判断矩阵。然后，求解出个评价指标的相对权重及累积权重。对判断矩阵的计
几种信息安全评估模型知识讲解
1基于安全相似域的风险评估模型 本文从评估实体安全属性的相似性出发,提出安全相似域的概念,并在此基础上建立起一种网络风险评估模型SSD-REM 风险评估模型主要分为评估操作模型和风险分析模型。评估操作模型着重为评估过程建立模型,以指导评估的操作规程,安全评估机构通常都有自己的操作模型以增强评估的可实施性和一致性。风险分析模型可概括为两大类:面向入侵的模型和面向对象的模型。 面向入侵的风险分析模型受技术和规模方面的影响较大,不易规范,但操作性强。面向对象的分析模型规范性强,有利于持续评估的执行,但文档管理工作较多,不便于中小企业的执行。针对上述问题,本文从主机安全特征的相似性及网络主体安全的相关性视角出发,提出基于安全相似域的网络风险评估模型SSD-REM(security-similar-domain based riskevaluation model)。该模型将粗粒度与细粒度评估相结合,既注重宏观上的把握,又不失对网络实体安全状况的个别考察,有助于安全管理员发现保护的重点,提高安全保护策略的针对性和有效性。 SSD-REM模型 SSD-REM模型将静态评估与动态评估相结合,考虑到影响系统安全的三个主要因素,较全面地考察了系统的安全。 定义1评估对象。从风险评估的视角出发, 评估对象是信息系统中信息载体的集合。根据抽象层次的不同,评估对象可分为评估实体、安全相似域和评估网络。 定义2独立风险值。独立风险值是在不考虑评估对象之间相互影响的情形下,对某对象进行评定所得出的风险,记为RS。 定义3综合风险值。综合风险值是在考虑同其发生关联的对象对其安全影响的情况下,对某对象进行评定所得出的风险,记为RI。 独立域风险是在不考虑各评估实体安全关联的情况下,所得相似域的风险。独立网络风险是在不考虑外界威胁及各相似域之间安全关联的情况下,所得的网络风险 评估实体是评估网络的基本组成元素,通常立的主机、服务器等。我们以下面的向量来描述{ID,Ai,RS,RI,P,μ} 式中ID是评估实体标识;Ai为安全相似识;RS为该实体的独立风险值;RI为该实体合风险值;P为该实体的信息保护等级,即信产的重要性度量;属性μ为该实体对其所属的域的隶属
供应链合作伙伴关系风险评估模型的探究
供应链合作伙伴关系风险评估模型的探究 刘雪梅 （吉林建筑工程学院吉林长春 130021） 【摘要】集成化供应链管理环境下，供应链合作伙伴关系是在一定时期内的共享信息、共担风险、共同获利的战略合作伙伴关系，运行中必然存在各种风险因素。本文通过建立模糊综合评判模型，试图建立一个可操作的风险评估模型，对供应链合作伙伴关系的风险进行评估，并用案例检验该模型的实践性和可操作性。 【关键词】供应链合作伙伴关系模糊综合评判模型双因素法 一、问题提出 供应链合作伙伴关系(SCP)， Maloni M J等认为，供应链合作伙伴关系，又称为战略联盟、是指供应链中两个独立的实体为获取特定的目标和利益而形成的一种关系。Robert J .Vokurka等指出,伙伴关系是买方和供应商就一段较长时间达到的承诺和协议,其内容包括信息共享和分担伙伴关系带来的利益和风险。国内马世华认为：供应商—制造商(Supplier-Manufacturer)关系,或者称为卖主/供应商-买主(Vendor/Supplier-Buyer)关系、供应商关系（Supplier Partnership）。可以定义为供应商与制造商之间，在一定时期内的共享信息、共担风险、共同获利的伙伴关系。这样一种战略合作形成于集成化供应链管理环境下，形成于供应链中为了特定的目标和利益的企业之间。 结合我国企业合作关系现状以及国内外学者的研究可以发现，由于信息不对称风险，导致道德风险问题的产生；相互依赖性增强所带来供应链的效率降低的风险；合作伙伴同时参与多条供应链所带来的风险等原因，要求风险管理者发现供应链合作伙伴关系中存在的风险因素，并从实践的角度来探讨供应链合作伙伴关系风险评估问题，因此本文通过建立模糊综合评判模型，试图建立一个可操作的风险评估模型，对供应链合作伙伴关系的风险进行评估，并用案例检验该模型的实践性和可操作性。 二、供应链合作伙伴关系风险评估模型建立 风险定义为是因为人们从事各种活动有可能蒙受的损失或损害，对供应链风险的评价采用双因素评价风险的指标是风险等级，它是风险危害度和风险发生概率这两个因素的函数，可表示为R=F（P，C），故称双因素法。风险危害度是对风险爆发后的危害程度的估计，风险发生的概率是对风险爆发可能性的估计。通过对风险发生概率和风险危害度的评估从而得出风险综合评估结果即风险水平的等级。风险水平的等级可描述如下： 用R=F（P，C）表示风险水平的等级的值，用P f表示风险发生的概率（可视为成功的可能性），C f表示风险危害度；P s 表示风险不发生的可能性，C s表示其后果的概率测度，显然有：P f=1-P s，C f=1-C s，则风险水平的等级可计算如下：R=F（P f·C f）=1- P s ·C s
风险评估模型
风险审计预估要素确定（底稿） 第315号国际审计准则(IsA315)要求从六方面了解被审计单位及其环境： (1)行业状况、监管环境以及其他外部因素； (2)被审计单位的性质； (3)被审计单位对会计政策的选择和运用： (4)被审计单位的目标、战略以及相关经营风险； (5)被审计单位财务业绩的衡量和评价； (6)内部控制 ISA315将被审计单位的战略以及相关经营风险与其他五个需要考虑的因素并列，对重大错报风险的分解过于粗略，实务中难以实篇。我国学者汪国平认为：重大错报风险应从宏观经济因素、行业因素、微观因素三方面分解，微观因素包括：法人治理结构、持续经营能力、可能使管理层舞弊的因素、内部控制制度、战略规划、财务状况六个因素，这样的划分，较为全面概括了重大错报风险的影响因素。 风险评估审计：审计风险--------> 道德风险*1+固有风险*β（式1）-------> 重大*1+非重大*α（式2） 1.道德风险(不可控制风险) 包括：可能使管理层舞弊的因素，管理层或股东有损害企业利益的等等行为，审计人员职业道德，风险值只有0和1，和重大事项风险相同，但重大风险的风险值可以通过展开后续审计减少可以控制的风险，降低后的重大风险事项和非重大风险事项的综合值才是应该被财务报表使用者参考的数据。 2.固有风险(可控制风险) 包括：固有风险=重大错报风险*1+非重大错报风险*α 3.重大风险（重大错报风险） 包括：与管理层沟通的有效性 客户持续经营能力，是否能保证持续经营 客户主体赔偿能力，是否能维持合理的资产结构 法人治理结构是否合理，股东是否拥有绝对的控制权 4.非重大风险=（外部环境风险+行业风险+企业内部风险）*α 包括：外部环境风险→宏观市场风险=①预测市场需求变化→预期销售收入增加率/减少率*+②整个行业的风险特点→同类比上市公司市场利润最高与最低的差值* 企业内部风险=③客户企业生产能力即供给状况→客户企业吸取资本的能力→当年实收资本/平均总资产*+④客户持续经营能力→营运能力综合指标+偿债能力综合指标*+⑤诉讼风险 1.1道德风险 包括：可能使管理层舞弊的因素，管理层或股东有损害企业利益的等等行为，审计人员职业道德 1.2固有风险=外部环境风险+行业风险+企业内部风险 外部环境风险→宏观市场风险=①预测市场需求变化→预期销售收入增加率/减少率*+②整个行业的风险特点→同类比上市公司市场利润最高与最低的差值*
消防安全风险评估模型研究
City Fire Risk Assessment Model Based on the Adaptive Genetic Algorithm and BP Network JIAO AIHONG Department of Fire Commanding Chinese People’s Armed Police Forces Academy Lang fang China, 065000 e-mail:ylzmyradio@https://www.360docs.net/doc/4611646574.html, YUAN LIZHE No.3 Department Nanjing Artillery Academy Langfang China, 065000 e-mail:ylzmyradio@https://www.360docs.net/doc/4611646574.html, Abstract—Based on the risk evaluation index system of city fire, a comprehensi ve evaluati on model wi th the adapti ve geneti c algorithm and BP neural network (AGA-BP) is established in the arti cle.In former process of the hybri d algori thm, the adapti ve geneti c algori thm i s appli ed to adjust wei ghts and thresholds of the three-layer BP neural network and train the BP neural network for locati ng the global opti mum, and the error back propagat i on algor i thm i s used to search i n ne ghborhoods of the approx mate opt mal solut on n the later process. The program wri tten i n VB6.0 i s used to learn some samples of c i ty f i re r i sk accord i ng to the AGA-BP algorithm and the general BP algorithm. The results show that the learning precision of AGA-BP algorithm is more correctly than that of the general BP algorithm. The training speed and convergence rate of the former i s s i gn i f i cantly i mproved because of the combi nati on of AGA and BP algori thm. It i s helpful to realize automated evaluation for city fire risk. Keywords-fire risk assessment; adaptive genetic algorithm; back propagation algorithm I.I NTRODUCTION City fire risk assessment is given a comprehensive evaluation conclusion on the probability of fire accidents and the vulnerability assessment of city facilities and the resistance ability of fire in the city,which is based on statistical analysis of city history fire data and hazard identification of the heavy danger sources. At present, the research on city fire risk assessment work is still very weak. Some foreign scholars are mainly concerationed on how to assess the city fire risk and reduce city fire losses and giving some assessment methods. It is helpful to plan city fire force and give a fire safety grade to the district by the fire risk evaluation conclusion. The home researchers is mostly focused on giving a synthetic evaluation conslusion for a certain producing enterprise or a particular building, while for fire risk assessment of the whole city is at a early stage presently. With the development of economy, there are more and more large and high buildings in big cities,and the spatial morphology is changing, and the population is increasing, and the wealth concentrated increasingly, oil, gas, electricity and decoration materials are widespread used in our living life, so the structure of city is complex, and the number of city fire hazards is growing.The safety evaluation methods in common use is including safety check list method, accident type and analysis method, fuzzy synthetic evaluation method, accident tree method, analytic hierarchy process and so on. These methods are short of further studies about the effect factors of fire, because the city security against fire as a whole, density of population, quantity of electricity and other factors are fireare interrelated, interaction and mutual checks each other. So, we need to notice that the evaluation process is dynamic and nonlinear. If we use artificial neural networks (ANN) and expert system to simulate the judgement reasoning and the decision-making process of city fire risk evaluation process, the limitations of traditional methods and the subjectiveness of experts can be avoided because of its good evaluation model structure and working platform. II.E RROR B ACK PROPAGATION AL GORITHM Figure 1three-layer BP network structure . The The three-layer BP neural network structure is shown in Fig.1. Error back propagation algorithm is one of the most popular neural network learning algorithms,which has been used widely in many fields, such as pattern recognition, fault diagnosis and automatic controls[1]. The BP algorithm trains a given feed-forward multilayer neural network for a given set of input patterns with known samples. When each entry of the sample set is presented to the network, the network examines its output response to the sample input pattern. The output response is then compared to the known and desired output and the error value is calculated. Based 2012 International Conference on Industrial Control and Electronics Engineering
风险评估和排列的应用模型
风险评估和排列的应用模型 A practical model for risk assessment and prioritisation 风险评估和排列的应用模型 Introduction This article explains a practical and straightforward method of assessing and prioritising risks, based on a simple quasi-mathematical risk model. 介绍 这篇文章解释了在简单的准数学风险模型的基础上进行风险评估和排列的实用简单的方法。What is ‘risk’? Risk is simply the chance coincidence of three factors: Threats – events or activities, generally external to the system which may, at some point, affect the inherent weak points, causing impacts; Vulnerabilities – weaknesses within the system under consideration which may, at some point, be exploited by the threats; Impacts – the short- and long-term organisational [adverse] consequences should threats happen to exploit vulnerabilities. 什么是‘风险’？ 风险仅仅是三种因素的偶然巧合： 威胁——事件或者活动，通常作用于系统外部，在某一方面可能影响固有的弱点，而产生影响； 脆弱性——系统所考虑的弱点在某一方面可能暴露在威胁之下； 影响——威胁短期和长期组织的[不利的]结果碰巧利用了弱点。 The probability that a damaging impact will occur is not easy to determine as it requires the coincidence of one or more threats and vulnerabilities, which are themselves generally unpredictable. A system may possess a vulnerability for a long time without impact until some threatening event actually occurs and ‘exploits’ it. Some threats are more likely to occur than others in a given timeframe (e.g. simple keyboard errors are generally far more frequent than break-ins). Similarly, some vulnerabilities may only appear for short periods of time (e.g. while the security guard walks from the armoured van to the bank vault) whereas others may persist indefinitely (e.g. the bank vault alarm system may not cover all entry points). Impacts also vary in extent - some may be so severe as to jeopardise the entire system or organisation (e.g. a major fire), others may be totally insignificant (e.g. inconvenience to workers). 发生破坏影响的可能性之所以不容易确定，是因为它需要一个或更多的威胁和弱点的同时发生，通常它们自己都是不可预测的。系统可以在很长一段时间内存在着弱点而不受影响，直到某一威胁事件真的发生，并且暴露出来。在特定的时间里，一些威胁比另一些更容易发生（例如简单的键盘错误通常远比非法进入更频繁）。同样地，一些弱点可能仅仅在短期内出现（例如安全警卫从运钞车走到银行保险库的时候），但是，其他人可以并不知道（例如银行保险库的警报系统可以无法覆盖全部入口处）。影响也有一定程度的变化，一些影响可能严重到危及整个系统或组织（例如一次较大的火灾），而其他的影响可能无关紧要（例如给工人造成的不便）。 Insurance companies may have the skills to calculate the probabilities of certain threats and vulnerabilities, and to predict the scale of likely impacts, but even they would acknowledge
个人信用卡申请风险评估模型
申请风险评估模型是指通过对消费信贷申请人的资信状况进行评估来预测其未来严重拖欠和坏账概率的模型。申请风险评估模型在信贷风险管理中有着非常重要的作用，因为其评估结果是信贷审批的主要依据之一。 与国外银行信用卡业务相比，我国各商业银行的信用卡业务的风险管理水平较低，管理手段与方法比较落后。缺乏一套有效的申请评估方法是阻碍个人信用卡业务进一步开展的主要因素之一。如何提高我国商业银行信用卡的信用风险管理水平，从而提高信用卡的盈利能力，使其在与外资银行的竞争中处于不败之地是本文的出发点。本文尝试利用层析分析法(AHP)和BP 神经网络相结合的组合评价方法对信用卡申办人进行信用等级评估，寻求降低信用卡的信用风险的有效措施。 一、AHP -BP 神经网络模型 1.模型构建的出发点 传统的B P 神经网络模型研究的重点是围绕着如何确定网络的输入、输出层维数的建模问题。然而，当研究复杂系统建模时，由于影响因素过多，不能确定冗余因素和有用因素，不能将输入的因素简化，这样在输入信息空间 维数较大时，网络不仅结构复杂，而且训练时间也很长，从而降低网络性能，影响计算准确度。因此，本文尝试利用层析分析法作为B P 神经网络的前处理，通过已有的专家判断、比较、评价等手段将多个变量的重要程度数量化，以其结果作为B P 神经网络的输入值，以减小B P 神经网络的结构的复杂性，从而缩短训练时间，并充分利用B P 神经网络强大的容错能力和抗干扰能力，提高模型的效率。 2.两种方法集成的可行性分析 以往国内商业银行对信用风险评估相关的数据重视不足，造成有效信息的缺失，而A H P -B P 神经网络模型仍具有神经网络采用分布式存储结构的特点，具有很强的容错能力，少量单元的局部缺损不会造成整个网络的瘫痪，适合实际操作。 信用卡风险评估是一个较为复杂的过程，涉及各方面 的因素，而且各影响因素与衡量结果之间并不完全是线性关系。而A H P -B P 神经网络模型具有很强的非线性映射能力。AHP -BP 神经网络模型自适应能力强，能不断地接受新样本、不断学习，以调整模型。商业银行以不断更新滚动数据训练模型，使评估结果更符合实际，形成动态评估过程(见图1)。 福州大学管理学院 许速群 张岐山 杨美英 申请风险评估模型 信用卡个人
健康风险评估步骤模型
（1）饮水途径非致癌健康风险评估模型: R i n=(D i×10-6/ Rf D i)/L 式中：R i n为化合物i通过饮水途径所带来健康危害的个人平均非致癌年风险度,a-1；D i为化合物i通过饮水途径单位体重的日均暴露剂量, mg/(kg·d)；Rf D i为化合物i通过饮水途径的参考剂量,mg/(kg·d)；L为人均预期寿命,a。 通过饮水途径的日均暴露剂量D i为: D i=2.2C i/70 式中:2.2为成人平均每日饮水量,L/d；C i为为水环境中化合物i的实际质量浓度,mg/L；70为人均体重,kg。 （2）食用水产品途径的非致癌健康风险评估模型: R i f=CDI/ Rf D i) CDI=(C×FIR×FR×EF×ED×CF)/(BW×AT) 式中：R i f是人群通过水产品暴露所带来健康危害的个人平均年风险度； CDI是通过食入途径单位体重的日均暴露剂量，mg/(kg·d)。 C 是化合物在水产品组织中的浓度，mg/kg； FIR 为成人每天摄入的水产品量，g/d； FR 为食用污染地区的水产品占居民所有食用的水产品的百分数(50%)； EF是暴露频率，d/a(EF=350)； ED 是人群暴露化合物的持续时间，a； CF 是鱼类从水中摄入的化合物转化成鱼体组织中的化合物的转化因子(CF=10-9)； AT是平均效应时间，d(人均寿命为73a，则致癌性风险度的AT 值是73×365d，非致癌性风险度的AT是30×365d)。 非致癌健康风险评估参数的选择：在无RRD i时可以TDI代替。 （3）剂量-反应模型： 剂量-反应评价是对暴露剂量与不良健康影响的发生概率之间关系的定量描述。其目标是得到个体暴露于剂量为D的某物质所造成一生中患肿瘤的概率Pr
安全风险评估模型知识讲解
5.2 冲压压机系统风险评价方法的构建 基于目前安全评价存在的局限性，本章将根据长安福特马自达公司的实际情况，建立一种简单易行，评价人员很容易掌握的评价方法，在具有潜在的危险环境中评价作业的危险性，它以被评价的环境与某些作为参考的环境之对比为基础，采取打分的办法制定各种自变量为分数，最后根据总的危险分数来评价其危险程度，同时，企业可根据危险程度的大小，优先采取相应的措施，以达到控制风险防止事故发生的目的。 5.2.1 风险评价诺模图评价方法基本理论 ①创建的原则 创建的原则认为影响危险性的主要因素有3个：发生事故或危险事件的可能性、暴露于这种危险环境的频率和事故严重度(即事故一旦发生时可能产生的后果)，可用下式来表达危险性： Risk=How bad (severity units: days lost per incident) ×Probability of the event on each exposure×Exposures (Time units per year) 即：风险性=事故或危险事件发生的可能性X 暴露于危险环境的频率X严重度 ②事故或危险事件发生的可能性 事故或危险事件发生的可能性是与它们实际发生的数学概率相关联的。当用概率来表示时，绝对不可能发生的概率为0，而必然发生的事件概率为1。在考虑系统的危险性时，根本不能认为发生事故是绝对不可能的，所以就不存在概率为1的情况。只能说某种环境发生事故的可能性极小，其概率趋近于0。 然而，实际不可能发生的事情在安全工作中并没有多少意义。在生产环境中，事故或危险事件的可能性是十分广泛的。完全出乎意料，不可预测的事件，直到预料某个时候会发生的事件，人为的规定前面一种情况的概率为1/1,000,000，而制定后者的可能性为1/10，对于处于这两种情况之间的情况指定了中间值。例如 把“熟练工出错率”定为1/1000，而“很可能发生”的概率定为1/100 ③暴露率 人员出现在危险环境中的事件越多，受到伤害的可能性就越大，相应的危险应就越大，为便于评估这更好的掌握评估工具，根据企业工作一般规律，每年上班时间约为11个月，48周，240天左右。 如果员工每个月暴露于危险场所1次，那么每年的暴露率为“11”； 如果员工每个星期暴露于危险场所1次，那么每年的暴露率为“48”； 以此类推： 如果员工每1分钟暴露于危险场所1次，那么每年的暴露率为“120,000”。 ④严重度 事故或危险事件造成人身伤害或物质损失在很大的范围内变化，对于伤害事故来说，可
2016年全国房地产开发投资和销售情况分析(1-11月)
2016年1-11月全国房地产开发投资和销售情况分析
根据统计局发布的2016年1-11月份全国房地产开发投资和销售情况数据，中国1-11月份全国房地产开发投资93387亿元人民币，住宅投资占房地产开发投资的比重为67.0%。 一、房地产开发投资完成情况 2016年1-11月份，全国房地产开发投资93387亿元，同比名义增长6.5%，增速比1-10月份回落0.1个百分点。其中，住宅投资62588亿元，增长6.0%，增速提高0.1个百分点。住宅投资占房地产开发投资的比重为67.0%。 1-11月份，东部地区房地产开发投资51307亿元，同比增长5.2%，增速比1-10月份提高0.2个百分点；中部地区投资21001亿元，增长10.6%，增速回落0.5个百分点；西部地区投资21080亿元，增长5.8%，增速回落0.3个百分点。 1-11月份，房地产开发企业房屋施工面积745122万平方米，同比增长2.9%，增速比1-10月份回落0.4个百分点。其中，住宅施工面积511416万平方米，增长1.6%。房屋新开工面积151303万平方米，增长7.6%，增速回落0.5个百分点。其中，住宅新开工面积104776万平方米，增长7.9%。房屋竣工面积77037万平方米，增长6.4%，增速回落0.2个百分点。其中，住宅竣工面积56379万平方米，增长5.3%。 1-11月份，房地产开发企业土地购置面积19046万平方米，同比下降4.3%，降幅比1-10月份收窄1.2个百分点；土地成交价款7777亿元，增长21.4%，增速提高4.7个百分点。
二、商品房销售和待售情况 1-11月份，商品房销售面积135829万平方米，同比增长24.3%，增速比1-10月份回落2.5个百分点。其中，住宅销售面积增长24.5%，办公楼销售面积增长31.4%，商业营业用房销售面积增长17.5%。商品房销售额102503亿元，增长37.5%，增速回落3.7个百分点。其中，住宅销售额增长39.3%，办公楼销售额增长46.5%，商业营业用房销售额增长20.1%。
多目标模型过程安全风险评估的基础
多目标模型过程安全风险评估的基础 基于AHP - PSO 贾迈勒A.阿瓦德 计算机科学学院，学院马斯喀特，阿曼苏丹国 Elrasheed一，苏丹艾哈迈德和Noraziah 学院的计算机系统和软件工程，大学马来西亚彭亨州，关丹26300，马来西亚 Norafida Ithnan 计算机科学学院，大学科技大学，柔佛，马来西亚 A. H.求 学院的计算机系统和软件工程，大学马来西亚彭亨州，关丹26300，马来西亚 收稿日期：2011年1月22日接受日期：2011年3月28日作者： 10.5539/mas.v5n3p246 摘要 如今，安全风险评估起到至关重要的作用，这是适用于整个信息生命周期系统和通讯技术，但仍然使许多安全风险评估模型都是非实用，因此，它应该是衡量和改进。在本文中，一种新的方法，在这种层次分析法（AHP）和粒子群优化（PSO）可结合一些变化，呈现。该方法包括：首先，对风险评估的层次分析结构构造和方法 PSO的综合判断是提高根据实际情况的信息安全。 其次，风险程度提出的是PSO估计的风险概率，风险影响的严重程度和风险不可控性。最后，它给的例子，证明该方法的多目标规划方法（MOPM）可以很好地应用到安全风险评估，并提供合理的数据构成的信息系统的安全风险控制策略。根据风险评估结果， 有针对性的安全采取措施，风险转移和减少，这是在一个受控 可接受的范围。 关键词：风险评估，信息安全，PSO，层次分析法，多目标模型 1。简介 要访问信息系统安全，风险评估是非常重要的，甚至在不确定性的存在系统。近年来，随着信息安全作为维护可持续发展和骨干 现代企业生存和保护信息通过一个实际的安全风险进行评估（SRA），以确保信息系统的安全性。如果其中存在的潜在威胁 客观地攻击系统的漏洞，威胁和实际的负面影响威胁源引起的，那么 识别的信息安全风险的基础上的可能性威胁和负面影响的程度（王英梅，王晟凯，程祥云，2007年）。对层次分析法 决策AHP / DM证据理论来处理系统的不确定性，与其他 方法，AHP方法已被广泛应用于安全风险评估这种方法，可以从改变使用质量指标为定量指标。现实的风险评估涉及许多不确定因素，有些 其中甚至不明。