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缩略语注释表1

1　绪论1

1.1　研究背景及意义1

1.1.1　研究背景1

1.1.2　研究意义4

1.2　风险预警系统的国内外研究现状4

1.2.1　国外研究现状4

1.2.2　国内研究现状8

1.2.3　现有研究评述11

1.3　保险公司风险预警与控制研究现状11

1.3.1　国外研究现状12

1.3.2　国内研究现状12

1.3.3　现有研究评述14

1.4　本书研究的框架体系15

1.4.1　研究方法与技术路线15

1.4.2　研究内容与研究框架16

1.4.3　本书研究的创新之处17

2　财产保险公司全面风险预警框架研究20

2.1　全面风险管理理论20

2.1.1 ERM理论的发展20

2.1.2 ERM实践25

2.2　财产保险公司全面风险预警系统框架26

2.2.1 全面风险预警系统的建立原则26

2.2.2　全面风险预警系统结构26

2.2.3　全面风险预警系统功能28

2.2.4　全面风险预警系统的运行模式28

2.3　本章小结30

3　财产保险公司全面风险识别研究31

3.1　风险识别概述31

3.1.1　风险识别的定义31

3.1.2　风险识别方法介绍32

3.2　全面风险识别分析基础34

3.2.1　全面风险识别准备35

3.2.2　全面风险识别工具36

3.3　全面风险识别架构37

3.3.1　全面风险识别流程37

3.3.2　全面风险识别层次38

3.3.3　全面风险识别应注意的问题39

3.4　全面风险识别分析39

3.4.1　财产保险公司全面风险特征39

3.4.2　财产保险公司的风险分类41

3.4.3　全面风险的识别44

3.5　本章小结48

4　财产保险公司全面风险预警指标体系研究50

4.1　全面风险预警指标的选取原则50

4.2　预警指标的预选取51

4.3　全面风险预警指标的筛选63

4.3.1　样本数据分析63

4.3.2　指标体系的筛选68

4.4　本章小结77

5　HOGAGP—SVM财务风险预警模型研究78

5.1　研究原理79

5.1.1　遗传算法及全局优化正交遗传算法79

5.1.2　支持向量机82

5.2 HOGAGP—SVM财务风险预警模型84

5.2.1　特征子集的优化85

5.2.2　参数的优化85

5.2.3　特征子集和参数的同时优化85

5.3　实验研究87

5.3.1　实验设计87

5.3.2　实验结果89

5.4　本章小结94

6　基于粗糙集与分类器集成的全面风险预警模型研究95

6.1　研究原理95

6.1.1　粗糙集96

6.1.2　变精度粗糙集98

6.1.3　人工神经网络101

6.1.4　粗糙集神经网络集成105

6.1.5　分类器与多数表决法107

6.2　基于粗糙集与分类器集成的全面风险预警模型108

6.2.1　预警模型结构108

6.2.2　预警模型的运作过程109

6.3　实验研究111

6.3.1　实验设计111

6.3.2　模型的有效性126

6.4　本章小结128

7　财产保险公司全面风险控制研究129

7.1　全面风险控制的相关概念129

7.1.1 风险控制的含义与主要类型129

7.1.2　全面风险控制的含义130

7.1.3　全面风险控制的目标130

7.2　财产保险公司全面风险控制框架131

7.3　全面风险控制支撑平台131

7.3.1　组织管理平台132

7.3.2　信息技术平台135

7.3.3　全面风险管理文化平台138

7.4　全面风险控制策略139

7.4.1　全面风险控制策略的含义139

7.4.2　全面风险控制的有效性标准140

7.4.3　全面风险控制具体策略140

7.5　本章小结142

8　总结与展望143

8.1　总结143

8.2　展望145

附录146

参考文献170

后记191