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雷达卡
为了建立有效的风险预警系统，我们首先分析了金融和银行系统及其风险的基本特点。银行风险基本是一类半结构化问题，理想预警系统应具备三个能力：处理半结构化问题的能力、处理描述性指标的能力和自我“学习”的能力。在对目前运用较多的几类金融风险预警系统设计方法进行归纳和比较之后，课题组提出以自创的“基于案例的模糊类比推理”方法作为设计银行风险识别和早期预警的基本方法。
将模糊类比方法应用于银行风险预测所需要解决的专业领域问题，主要工作包括指标体系的设计、输入变量值的计算、相似度函数的确定。
为了满足模糊类比系统输入变量尽可能少的要求，我们将预警系统的建立和应用过程分为两个阶段，第一阶段识别我国商业银行面临的三类风险——信用风险、流动性风险和市场风险。第二阶段应用模糊类比系统。
将模糊类比方法应用于专业领域最重要的工作是建立与预警对象相匹配的案例库。在人民银行的协助下，我们获取了两家处于不同风险级别的非国有商业银行的资料，并用这两个案例建立了最初级的模糊类比评价系统。另外，构造了一家假想银行进行模拟“预测”,以检验系统的有效性，发现预测结果略有偏差。造成这种偏差的主要原因在于模糊类比方法的效果取决于案例库的充实程度，随着系统的应用和案例的积累，预测效果会得到改善。
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