检索结果-内蒙古大学图书馆

随着我国商业银行不良贷款余额及不良贷款率的“双升”,银行所面临的信贷风险逐渐加大,需要加强对银行信贷风险的管理和控制。逾期贷款往往是不良贷款的主要来源,也是预测不良贷款率的前瞻性指标,因此对逾期贷款的精准预测能帮助银行更好提前防范关注类贷款向下迁徙风险,在银行贷款风险管理中具有重要意义。而在银行现有的内部评级框架内,对企业逾期和违约预测的模型存在准确性和时效性有待提升、预测指标因素考虑不全面、存在一定主观性等问题。机器学习算法能够通过模型的学习行为不断自我完善、自我强化,具有预测准确性高、容纳数据类型更丰富、时效性强等优点,能够为贷款逾期预测提供新的解决思路。本文尝试通过构建机器学习模型,依据本年企业相关的各项数据对企业下年的逾期贷款情况进行预测。在预测模型的选择方面为了更好切合银行业务,充分考虑了模型预测效果的准确性、模型的可解释性以及模型对于贷款逾期问题可能存在数据不平衡的处理能力,最终选定了梯度提升决策树模型,并且通过与逻辑回归模型、决策树模型和随机森林模型的对比分析,进一步验证梯度提升决策树模型的优越性。在预测指标的构建方面,本文选取了四个维度的要素:企业基本信息、企业贷款情况、企业财务信息、宏观经济环境,共计覆盖62个特征变量。为了更好对模型预测结果进行解释,本文搭建了有侧重的预测结果评价指标体系,并引入SHAP框架对模型进行解释分析,挖掘不同特征对模型的作用效果。通过对国泰安数据库中上市公司贷款数据库包含主板、科创板和创业板企业的贷款数据建模分析,实现了对企业贷款逾期情况的准确预测,预测准确率可以达到96.95%,且模型具备较好的泛化能力。通过对主板企业和科创板、创业板企业的分别建模分析发现:主板上市企业的信贷逾期风险更多与宏观经济环境和企业公司管理层规模及背景所反映的治理能力相关;科创板、创业板的信贷逾期风险预测更多聚焦于企业的财务信息和贷款情况信息,尤其关注公司的成长性、盈利能力和可能面临的资金压力。由此能够为商业银行的评级管理提供一些启示,包括以机器学习模型优化评级模型方法、更加注重评级敞口的划分提升模型针对性、注重对于大企业的审慎管理以及对于中小企业的资金压力的管理等。

关键词：机器学习贷款逾期风险梯度提升决策树前瞻性管理

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医院带配套专用耗材类医疗设备及专用耗材管理难点与改进

引用

中国当代医药 2022年第36期29卷 164-167页

作者：杨丽晓秦丽英王莉侯正松海军军医大学第一附属医院医学工程科上海200433

带配套专用耗材的医疗设备及专用耗材的采购是医院采购的“争议点”和“高危点”。根据国家相关政策,结合医院实际情况,针对医疗设备配套专用耗材具有的必要性、封闭性和唯一性特性,分析其日常管理存在5个问题,包括设备易闲置、易落入... 详细信息

带配套专用耗材的医疗设备及专用耗材的采购是医院采购的“争议点”和“高危点”。根据国家相关政策,结合医院实际情况,针对医疗设备配套专用耗材具有的必要性、封闭性和唯一性特性,分析其日常管理存在5个问题,包括设备易闲置、易落入“捆绑销售”、设备维修难、运行成本无端增加和设备提前报废。通过分析研究,提出设备和专用耗材同步立项引进、优化专用耗材设备招标模式、完善设备售后服务、周期性约定专用耗材价格和周期性约定专用耗材价格5项改进措施,利于强化医疗设备和耗材的科学化管理,加强医疗设备和耗材的前瞻性管理和提高专用耗材精细化管理水平。最后探讨3个未来研究方向,主要为严控专用耗材准入、优先选择开放耗材设备和耗材集中带量采购。

关键词：医疗设备专用耗材管理难点规范性管理前瞻性管理精细化管理

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