周志刚
- 作品数：3 被引量：27H指数：3
- 供职机构：华中师范大学信息管理系更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中国博士后科学基金湖北省自然科学基金更多>>
- 相关领域：经济管理自动化与计算机技术更多>>
- 基于差分进化自动聚类的信用风险评价模型研究被引量：11
- 2015年
- 随着风险评价的日益复杂化,多维度、多时序等不规则的样本数据增加了评估的难度。本文建立信用风险评价的差分进化自动聚类模型,并将其应用到我国上市公司信用风险评价中。该模型不要求事先知道分类的数据,相反,通过群体智能去寻找最优的分区。通过数据仿真,并与遗传算法、决策树、BP神经网络模型进行信用风险评价的实证对比研究,结果表明,该模型能够非常准确的找到数据对应的分区,大大提高了信用评估的准确性,降低了风险成本,对信用风险的管理和控制具有很高的利用价值。
- 张大斌周志刚许职李延晖
- 关键词：差分进化启发式搜索群体智能信用风险
- 基于随机扩散搜索的协同差分进化算法被引量：3
- 2014年
- 针对差分进化算法存在的收敛速度慢、稳健性差等问题,借鉴多种群并行机制和随机搜索策略,提出一种基于随机扩散搜索的协同差分进化算法。引入反向混沌搜索的初始化机制,利用随机扩散搜索策略将种群分为成功和失败2个子群并进行改进,对改进的成功和失败子群分别采用不同的差分策略,克服单一差分策略的缺陷,同时定期使子群的部分最好与最差个体实现一对一的信息交流,从而达到协同进化的目的。仿真结果证明,与粒子群优化算法及差分进化算法相比,该算法具有较好的收敛速度和寻优能力。
- 张大斌周志刚叶佳张文生
- 关键词：差分进化函数优化问题
- 上市公司信用风险测度的不确定性DE-KMV模型被引量：13
- 2015年
- 研究不确定性KMV信用风险测度问题,用差分进化算法(DE)来优化违约点系数,提出一种中国上市公司信用风险测度的不确定性DE-KMV模型.实证结果表明,常用的KMV模型往往低估了中国上市公司的风险值,而不确定性DE-KMV模型在面对中国上市公司各种风险情况下的违约系数值与实际风险很接近,模型通过分位数回归分析,其系数在置信区间内显著性更好.因此,相对于常用的KMV模型,化模型更据灵活性,能提高上市公司信用风险测度的准确性.
- 张大斌周志刚刘雯焦鹏
- 关键词：差分进化KMV违约概率分位数回归信用评价
